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| 基于改进遗传算法的递归神经网络非线性系统辨识 | |
| 引用本文： | 冯浩,何鸿云,米祖强. 基于改进遗传算法的递归神经网络非线性系统辨识[J]. 西南交通大学学报, 2002, 37(4): 404-407 |
| 作者姓名： | 冯浩 何鸿云 米祖强 |
| 作者单位： | 1. 西南交通大学计算机与通信工程学院,四川,成都,610031 2. 西南交通大学智能控制与仿真工程研究中心,四川,成都,610031 3. 中国民航飞行学院模拟中心,四川,广汉,618307 |
| 摘 要： | 将递归内时延神经网络应用于非线性动力学系统辨识中，描述了其动力学方程，并引入改进遗传算法作为其学习算法，通过非线性动力学SISO和MIMO系统的辨识仿真研究，验证了内时延递归网络结构和改进遗传算法的有效性。 |
| 关 键 词： | 系统辨识 非线性动力系统 递归神经网络 遗传算法 学习算法 网络权值 |
| 文章编号： | 0258-2724(2002)04-0404-04 |
Nonlinear System Identification with Recurrent Neural Network Based on Genetic Algorithm |
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| FENG Hao ,HE Hong yun ,MI Zu qiang. Nonlinear System Identification with Recurrent Neural Network Based on Genetic Algorithm[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2002, 37(4): 404-407 | |
| Authors: | FENG Hao HE Hong yun MI Zu qiang |
| Affiliation: | FENG Hao 1,HE Hong yun 2,MI Zu qiang 3 |
| Abstract: | An internal time delay recurrent neural network (RNN) is used for identification of nonlinear dynamic systems, and its dynamic equations are described. As a learning algorithm, an improved genetic algorithm is applied to train the RNN. Two identification simulation examples for nonlinear dynamic SISO and MIMO plants validate the efficiency of the internal time delay RNN and the improved GA. |
| Keywords: | nonlinear system identification recurrent neural networks genetic algorithms |
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