人工神经网络在系统辨识中的研究与应用
本文主要研究了单层神经网络、Adaline网络及BP网络用于系统辨识中的工作原理,提出了把B-P网络权值转换为传递函数的方法.使用Visual C++语言构造了这三种神经网络,以火力发电厂中常见的热工过程系统为对象进行了辨识试验.仿真结果表明:在不人为加入特殊激励信号,只利用生产过程自然存在的随机扰动的情况下,BP网络辨识器可得到较为准确的对象传递函数,对于解决电厂中常见热工系统的建模问题具有重要的实用价值.
神经网络 系统辨识 建模 传递函数 火电厂
李丽荣 韩璞 董泽 刘长良
华北电力大学动力工程系(保定)
国内会议
上海
中文
263-267
2000-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）