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基于差分进化小波神经网络的多维非线性系统辨识
引用本文:李目,何怡刚,谭文.基于差分进化小波神经网络的多维非线性系统辨识[J].电子测量与仪器学报,2010,24(7):599-604.
作者姓名:李目  何怡刚  谭文
作者单位:1. 湖南科技大学信息与电气工程学院,湘潭,411201;湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082
2. 湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082
3. 湖南科技大学信息与电气工程学院,湘潭,411201
基金项目:国家自然科学基金,高校博士点基金项目,教育部新世纪优秀人才支持计划,湖南省自然科学基金项目 
摘    要:提出一种基于差分进化小波神经网络(DE-WNN)的多维非线性系统辨识方法。利用差分进化算法同时优化小波神经网络的结构和参数,简化网络结构,提高小波神经网络的学习精度和收敛速度。将该方法应用于多维非线性系统的辨识,并与RBF神经网络和遗传小波神经网络的辨识结果进行了比较,实验结果表明,差分进化算法优化的小波神经网络隐层节点为6,迭代次数为30,网络训练时间为0.58s,辨识均方误差达到1.02×10?4,所提出的方法具有更高的辨识精度和收敛速度,能够更好的辨识出多维非线性系统。

关 键 词:差分进化算法  小波神经网络  多维非线性系统  辨识

Identification of multi-dimensional nonlinear systems based on differential evolution wavelet neural network
Li Mu,He Yigang,Tan Wen.Identification of multi-dimensional nonlinear systems based on differential evolution wavelet neural network[J].Journal of Electronic Measurement and Instrument,2010,24(7):599-604.
Authors:Li Mu  He Yigang  Tan Wen
Affiliation:Li Mu1,2 He Yigang2 Tan Wen1(1.School of Information and Electrical Engineering,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan 411201,China,2.College of Electrical and Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China)
Abstract:A new method based on differential evolution wavelet neural network(DE-WNN) was presented for identification of multi-dimensional nonlinear systems.The structures and parameters of wavelet neural network were optimized by DE-WNN algorithm at the same time.The algorithm could get a best network structure and improve learning accuracy and convergence rate.The proposed method was applied to identify the multi-dimensional nonlinear systems,and the results were compared with those of RBF neural network and genet...
Keywords:differential evolution algorithm  wavelet neural network  multi-dimensional nonlinear systems  identification  
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