具有动态补偿能力的神经网络模型及其在动态系统建模中的应用

本文在多层前馈神经网络模型基础上,引入误差动态反馈环节,从而形成一种新的具有动态补偿能力的神经网络模型。新模型的训练利用反向传播原理实现。采用该模型对非线性动态系统进行建模时,能显著提高建模精度,特别是在网络模型工作时,对新出现的输出误差具有动态补偿能力,文中给出了新网络模型的结构和学习算法,最后是仿真实例。