带动量批处理梯度下降法对模型的动态辨识

• 作者: 何同祥 杜海莲 杨丽 胡利红
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络 动量 批处理 动态辨识
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 建模与验模
• 页码范围: 76-78,83
• 页数: 4页
• 分类号: N945.12
• 字数: 2762字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.07.021

摘要

针对生产过程中参数容易受外界影响而改变,传统的系统辨识方法难以得到精确的数学模型的实际情况,介绍一种用改进的BP神经网络辨识对象模型的方法.采用串-并联型的辨识结构;针对BP算法收敛速度慢,容易陷入局部最小的缺点,提出了带动量的批处理梯度下降的方法;为了更有效地辨识对象的动态过程模型,其输入/输出加上按拍延迟线.用MATLAB对该改进的BP神经网络辨识方法进行了设计、仿真和性能分析,结果表明:该方法具有良好的辨识能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何同祥	华北电力大学自动化系	36	222	9.0	12.0
2	杨丽	华北电力大学自动化系	11	107	7.0	10.0
3	胡利红	华北电力大学自动化系	2	10	1.0	2.0
4	杜海莲	华北电力大学自动化系	3	174	3.0	3.0