遗传寻优神经网络在平台温控系统建模中的应用

• 作者: 张浩 王汀 闫光亚
• 来源期刊: 导航与控制
• 学科: 交通运输
• 关键词: 系统辨识 神经网络 遗传算法 平台系统
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 系统与应用
• 页码范围: 45-50
• 页数: 6页
• 分类号: U666.1
• 字数: 2683字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-5558.2016.06.008

摘要

温度直接影响惯性仪表及惯性平台的使用精度,而高精度温控系统的设计依赖于准确的平台加温模型,针对平台系统中多种惯性仪表加温过程复杂度高,当前采用的阶跃响应辨识方法存在模型适应性差、精度不高等情况,且针对基于梯度下降的BP学习算法存在局部收敛的问题.采用基于遗传算法寻优的神经网络辨识的方法,对惯性仪表加温模型进行建模,试验验证通过遗传寻优后的BP神经网络学习算法,提高了网络的学习精度,进而提高了平台系统中惯性仪表加温过程数学模型的精度,模型适应性较高,为后续惯性仪表的加温控制方法的设计提供了必要的条件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王汀		25	34	2.0	4.0
2	张浩		7	21	2.0	4.0
3	闫光亚		5	5	2.0	2.0