混合优化算法在热工对象系统辨识中的应用研究

混合优化算法在热工对象系统辨识中的应用研究

论文摘要

系统辨识是控制理论的重要内容,也是控制理论的基础。传统的系统辨识方法多是针对线性系统,对复杂非线性系统的辨识仍然显得比较困难。神经网络的出现为我们提供了新的出路,它也成为解决非线性问题的一种重要途径。RBF神经网络是一种前向反馈网络,具有良好的逼近性和全局最优能力。本文就是以RBF神经网络系统辨识为基础,提出了一种新的混合优化算法,确定了网络中心节点的数量和位置,优化了RBF网络结构,实现了对热工对象系统的动态辨识,达到系统辨识快速性以及精确度的要求。

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 第一章 绪论
  • 1.1 辨识的含义及其发展现状
  • 1.2 系统辨识的模型
  • 1.3 本文的重要工作内容
  • 第二章 系统辨识的经典理论
  • 2.1 经典理论的产生
  • 2.2 机理模型
  • 2.3 系统辨识
  • 2.3.1 预测
  • 2.3.2 最小预测误差
  • 2.3.3 最小二乘估计
  • 第三章 基于神经网络的系统辨识的基本内容
  • 3.1 神经网络辨识内涵
  • 3.2 非线性系统的辨识模型及其结构
  • 3.3 神经网络辨识与其他辨识方法的比较
  • 3.4 神经网络在非线性系统辨识中的应用现状和存在问题
  • 3.5 基于神经网络系统辨识的任务和基本思路
  • 第四章 基于混合优化算法的RBF神经网络系统辨识
  • 4.1 遗传算法的基本原理和方法介绍
  • 4.1.1 生物进化和遗传算法
  • 4.1.2 遗传算法的原理和描述
  • 4.1.3 遗传算法的基本步骤和实现
  • 4.2 RBF神经网络概述
  • 4.3 RBF神经网络的原理和结构
  • 4.4 RBF神经网络的学习训练过程
  • 4.4.1 混合式学习
  • 4.4.2 有监督学习
  • 4.4.3 正交最小二乘法
  • 4.5 混合算法优化RBF神经网络的系统辨识
  • 4.6 混合优化算法系统辨识的MATLAB仿真
  • 4.7 总结分析
  • 第五章 总结与展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在学期间发表的学术论文和参加科研情况
  • 相关论文文献

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