多变量非线性系统超平面神经网络辨识算法设计

摘要：

针对常规高效链接超平面(EHH)神经网络无法辨识多变量系统的问题,将多目标规划方法运用到该神经网络的训练过程中,提出了多变量非线性系统超平面神经网络辨识算法.与常规训练方法相比,该算法考虑到EHH神经网络在辨识多个输出变量时存在的冲突性,将各变量的辨识作为不同的优化目标,以此设计了线性加权训练方法和理想点训练方法,实现对多变量非线性系统的辨识.以循环流化床锅炉(C FBB)燃烧过程为例,利用大量的实验数据,使用该算法建立了C FBB燃烧过程模型,并验证了该算法的准确性.

关键词：高效链接超平面神经网络、系统辨识、多目标规划方法、循环流化床锅炉

所属期刊栏目：50

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61773345

在线出版日期：2022-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：119-127