非线性结构的神经网络LM系统辨识方法

摘要：

LM算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的综合体.它在训练次数和精确度上明显优于共轭梯度法及变学习率的BP算法,适用于非线性系统辨识.模拟结果表明:该算法大大地提高了学习速度,节省了训练时间,且辨识效果很好.

关键词： 非线性结构 系统辨识 LM方法 神经网络

作者: 张强

作者单位: 天津大学建筑工程学院(天津);中国民用航空学院交通工程学院土木工程教研室(天津)

会议类型: 国内会议

会议名称: 2004年全国振动工程及应用学术会议

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 986-988

在线出版日期: 2004-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）