Hammerstein非线性动态系统的神经网络辨识

摘要：

针对单输入单输出的哈默斯坦模型，提出了一种利用特殊神经网络结构的非线性动态系统辨识新方法。在该方法中，先将模型辨识问题转化为对神经网络的训练问题，再使用误差反向传播算法解决网络的迭代训练问题，最后实现了对哈默斯坦模型中无记忆非线性增益和线性动态环节参数的同时辨识。通过仿真实验说明了该方法的可行性，实验结果同时还表明该方法简单有效，易于推广。

关键词： 哈默斯坦模型 神经网络 模型辨识 非线性动态系统

作者: 吴德会

作者单位: 数字控制技术与应用江西省重点实验室九江学院,九江332005 电力系统国家重点实验室清华大学 北京 100084

会议类型: 国内会议

会议名称: 第29届中国控制会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 1242-1246

在线出版日期: 2010-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）