非线性、大滞后系统神经网络辨识研究

摘要：

基于神经网络的非线性、大滞后系统辨识是当前研究的热点之一,介绍了神经网络辨识的基本原理,研究了BP与RBF神经网络两种典型网络的设计和算法,最后通过MATLAB进行了仿真分析与比较.仿真结果表明:一致性方面RBF优于BP神经网络,RBF神经网络收敛速度更快,辨识效果更好;泛化性能方面RBF网络较差,不如BP网络.由此得出两种网络各自的优缺点,在实际应用中可以此作为神经网络模型辨识的参考.

关键词：系统辨识、BP神经网络、RBF神经网络

所属期刊栏目：12

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2012-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：5619-5623