简单动态递归神经网络在非线性系统辨识中的应用 被引量：8

1

作者 杜云 田强 +2 位作者 杜艳 张苏英 王畅 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2009年第2期130-134,179,共6页

提出了用一种结构非常简单的动态递归神经网络(SRNN)辨识非线性系统的方法。该方法研究了在递归层不加权的网络简单拓扑结构,推导出SRNN的预报误差(RPE)学习算法,并对算法进行了补充和改进。仿真实验结果表明,这种网络需要调整的权系值... 提出了用一种结构非常简单的动态递归神经网络(SRNN)辨识非线性系统的方法。该方法研究了在递归层不加权的网络简单拓扑结构,推导出SRNN的预报误差(RPE)学习算法,并对算法进行了补充和改进。仿真实验结果表明,这种网络需要调整的权系值少,且改进后的学习算法简单、辨识速度快、模型精度高,解决了一般动态递归网络因网络拓扑结构复杂造成的训练算法复杂、收敛速度慢的问题,可以实时应用。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 系统辨识 非线性系统 RPE算法

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基于动态递归神经网络的HCCI发动机燃烧相位辨识模型 被引量：5

2

作者 谢辉 孙艳辉 夏超英 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期352-357,共6页

为了实现HCCI汽油机闭环反馈控制,提出了一种利用动态递归神经网络从气缸压力信号在线辨识燃烧相位CA50(燃烧50%累积放热量的曲轴转角)的方法。该方法采集上止点附近40°CA范围的气缸压力信号,经过归一化和主元素法降维处理后,得到... 为了实现HCCI汽油机闭环反馈控制,提出了一种利用动态递归神经网络从气缸压力信号在线辨识燃烧相位CA50(燃烧50%累积放热量的曲轴转角)的方法。该方法采集上止点附近40°CA范围的气缸压力信号,经过归一化和主元素法降维处理后,得到一个由9个特征数构成的时间序列。一个Elman动态递归神经网络以该序列为输入,计算出燃烧相位CA50。以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中4个典型的HCCI动态变负荷过程数据,其中一个作为训练样本,另外3个作为测试样本。测试结果表明:该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA50预测误差小于0.25°CA;与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力;与直接热力学计算方法相比,具有突出的抗干扰性和容错能力。 展开更多

关键词 HCCI汽油机 燃烧相位观测 动态递归神经网络

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基于动态递归神经网络的自适应控制非线性系统研究 被引量：1

3

作者 郝晓弘 邵辉 杨新华 《甘肃工业大学学报》 北大核心 2001年第3期64-67,共4页

提出一种基于动态递归神经网络的自适应控制器 ,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制 ,且结构简单 ,易于实现 .其主要特点是能够提供一个跟踪网络来辩识系统模型 ,进而确定控制器的网络参数 ,实现间接自适应神经网络控制 .经过对大... 提出一种基于动态递归神经网络的自适应控制器 ,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制 ,且结构简单 ,易于实现 .其主要特点是能够提供一个跟踪网络来辩识系统模型 ,进而确定控制器的网络参数 ,实现间接自适应神经网络控制 .经过对大量非线性系统的仿真研究 ,证明其具有良好的控制性能 . 展开更多

关键词 非线性系统 动态递归神经网络 系统辩识 自适应控制 控制器

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基于动态递归神经网络的玻璃窑炉温度双重控制 被引量：2

4

作者 张岚清 党选举 成娟娟 《兵工自动化》 2007年第5期67-69,共3页

将双重控制策略应用到玻璃窑炉温度控制系统,实现油流量和油压的解耦控制。其主控制器采用动态递归神经网络逆控制器,应用反馈误差学习方法在线学习,并通过改进的L-M算法训练神经网络。副控制器采用常规PI控制器。主、副控制器共同作用... 将双重控制策略应用到玻璃窑炉温度控制系统,实现油流量和油压的解耦控制。其主控制器采用动态递归神经网络逆控制器,应用反馈误差学习方法在线学习,并通过改进的L-M算法训练神经网络。副控制器采用常规PI控制器。主、副控制器共同作用于被控对象,保证系统具有良好的控制品质。仿真结果表明该控制策略有效。 展开更多

关键词 窑炉温度控制系统 双重控制 动态递归神经网络 解耦控制 L-M(Levenberg-Marquardt)算法

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基于动态递归神经网络的动态矩阵控制 被引量：1

5

作者 李峰 李树荣 《石油大学学报（自然科学版）》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期77-79,共3页

给出了利用动态递归神经网络 (DRNN)重构一个非线性动态过程的方法 ,对权值调整算法进行了推导。采用的动态递归神经网络具有非线性系统状态观测器的结构特征 ,容易实现并进行稳定性分析。利用训练好的网络作为预估模型 ,设计了基于DRN... 给出了利用动态递归神经网络 (DRNN)重构一个非线性动态过程的方法 ,对权值调整算法进行了推导。采用的动态递归神经网络具有非线性系统状态观测器的结构特征 ,容易实现并进行稳定性分析。利用训练好的网络作为预估模型 ,设计了基于DRNN的动态矩阵控制算法。 展开更多

关键词 非线性系统 动态递归神经网络 预估控制 重构 动态矩阵控制

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基于动态递归神经网络的地连墙安全预测

6

作者 王宇霁 杨潇 《路基工程》 2016年第3期60-64,共5页

对于深基坑开挖时地连墙的安全状态做到及时掌控和预测,是基坑工程的重要内容。通过对深基坑测斜数据的地连墙弯矩反分析,得出地连墙的内力发展状况;基于动态递归神经网络基本原理,预测地连墙水平位移和内力的下一步发展趋势。据此,提... 对于深基坑开挖时地连墙的安全状态做到及时掌控和预测,是基坑工程的重要内容。通过对深基坑测斜数据的地连墙弯矩反分析,得出地连墙的内力发展状况;基于动态递归神经网络基本原理,预测地连墙水平位移和内力的下一步发展趋势。据此,提出了一套掌握深基坑地连墙变形和内力安全状况,并预测以后安全走势的实用方法。研究发现,该预测方法能够在施工时,从变形和内力两个方面及时了解深基坑地连墙的安全状态,在一定程度上节省基坑监测开支。 展开更多

关键词 地连墙 测斜 弯矩反分析 动态递归神经网络 安全预测

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基于混沌-动态递归神经网络的地下厂房高边墙围岩变形预报

7

作者 吴刚 郑睿 朱登军 《华北水利水电学院学报》 2009年第4期83-86,共4页

预测地下厂房高边墙围岩变形是大型水电站设计和施工中重要的研究课题.引入混沌理论,对神经网络进行优化,建立变形预报的动态-递归神经网络模型,通过计算最大Lyapunov指数获得预报最大时间天数,运用混沌特性力学参数优化神经网络结构,... 预测地下厂房高边墙围岩变形是大型水电站设计和施工中重要的研究课题.引入混沌理论,对神经网络进行优化,建立变形预报的动态-递归神经网络模型,通过计算最大Lyapunov指数获得预报最大时间天数,运用混沌特性力学参数优化神经网络结构,通过递归神经网络映射混沌相空间相点演化的非线性关系,提高了预测精度和稳定性.某大型水电站实例表明,预报值与实测位移之间误差都小于10%,预测精度高,实时可靠,对开挖结束后的位移进行了预报,结果合理. 展开更多

关键词 动态-递归神经网络 混沌时间序列 高边墙 变形预报

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一种新型的动态递归-直觉模糊神经网络及其学习算法

8

作者 殷宏燕 雷英杰 +1 位作者 雷阳 于凯 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第6期118-120,共3页

通过对直觉模糊集理论和动态递归神经网络理论的研究,提出了一种新型的动态递归-直觉模糊神经网络,并根据动态递归-直觉模糊神经网络的数学模型推导其改进的动态反向传播学习算法.

关键词 直觉模糊集 动态递归神经网络 学习算法

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基于动态神经网络非线性结构辨识的研究 被引量：9

9

作者 魏民祥 闫桂荣 沈亚鹏 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2000年第2期110-113,共4页

利用 Elman动态递归神经网络 ,对非线性结构进行黑箱辨识 ,建立了它的非线性状态方程 ;提出了加快网络收敛速度的自适应学习算法。辨识结果表明 ,动态递归网络模型优于传统辨识模型 ,适于非线性、不确定结构的辨识。

关键词 非线性结构 动态递归神经网络 辨识 结构振动

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基于改进算法递归神经网络的研究

10

作者 王大志 金辉 唐任远 《沈阳工业学院学报》 CAS 2003年第2期5-6,31,共3页

动态递归神经网络具有递归单元及记忆功能 ,使其在系统辨识和控制中有独特的作用 .针对BP算法的不足 ,提出了一种递推预报误差 (RPE)学习算法 .对一个非线性系统进行了辨识 ,其仿真结果表明 ,改进的RPE算法优于BP算法 .

关键词 动态递归神经网络 递推预报误差学习算法 非线性系统 系统辨识 BP算法 仿真 Gauss-Newton搜索方向 前馈网络

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基于动态递归网的智能PID自适应控制算法 被引量：1

11

作者 张森 张化光 《沈阳电力高等专科学校学报》 2000年第1期19-21,共3页

推导了一类基于动态递归神经网络（DynamicRecurrentNeuralNetwork，以下简称DRNN网络）的智能PID控制算法，并进行了仿真，结果表明，该方法对非线性和时变对象具有很强的适应能力。

关键词 动态递归神经网络 自适应控制 PID控制 算法

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非线性多步预测与优化方法在水文预报中的应用 被引量：4

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作者 张巧利 金世国 《舰船科学技术》 北大核心 2017年第2X期136-138,共3页

水文预报能够为水资源的保护提供强有力的依据。本文将经验模式分解和动态递归神经网络相结合建立多步预测模型,以此来解决预测数据的非线性、精度低等问题。最后通过对比实验来说明,本文算法能够通过经验模式分解得到不同的模式分量,... 水文预报能够为水资源的保护提供强有力的依据。本文将经验模式分解和动态递归神经网络相结合建立多步预测模型,以此来解决预测数据的非线性、精度低等问题。最后通过对比实验来说明,本文算法能够通过经验模式分解得到不同的模式分量,降低了原始数据之间的耦合性,提高了系统的稳定性。 展开更多

关键词 多步预测 经验模式分解 动态递归神经网络

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