基于Elman神经网络的非线性动态系统辨识

• 作者: 王孙安 高钦和
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性系统辨识 动态系统 动态递归神经网络 Elman网络
• 年，卷（期）: 2007,（31）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 87-89
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2624字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.31.026

摘要

研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的Elman网络实现了非线性动态系统的辨识.仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的网络结构实现高阶系统的辨识,适用于具有本质非线性动态系统的辨识.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王孙安	西安交通大学机械工程学院	128	2802	30.0	48.0
2	高钦和	西安交通大学机械工程学院	69	776	16.0	25.0