一种基于RBF神经网络的预测器模型及其研究

• 作者: 宋宜斌 王培进
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 复杂系统 预测模型
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 105-107,134
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.06.032

摘要

非线性复杂系统的预测控制是一种高性能的控制方法,其关键在于非线性预测器模型的实现.论文从径向基函数(RBF)神经网络原理分析出发,探讨了一种用于神经网络的预测模型设计方法,并将此方法用于实际非线性系统的预测控制.结果表明,基于RBF的神经网络预测模型可快速准确地完成对非线性动态过程的预测描述,因而可以在非线性系统的预测控制中得到良好的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王培进	烟台大学计算机学院	51	550	12.0	21.0
2	宋宜斌	烟台大学计算机学院	31	216	8.0	13.0