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一种基于RBF神经网络的预测器模型及其研究
引用本文:宋宜斌,王培进. 一种基于RBF神经网络的预测器模型及其研究[J]. 计算机工程与应用, 2004, 40(6): 105-107,134
作者姓名:宋宜斌  王培进
作者单位:烟台大学计算机学院,烟台,264005;烟台大学计算机学院,烟台,264005
基金项目:山东省自然科学基金项目(编号:Y2002G04)
摘    要:非线性复杂系统的预测控制是一种高性能的控制方法,其关键在于非线性预测器模型的实现。论文从径向基函数(RBF)神经网络原理分析出发,探讨了一种用于神经网络的预测模型设计方法,并将此方法用于实际非线性系统的预测控制。结果表明,基于RBF的神经网络预测模型可快速准确地完成对非线性动态过程的预测描述,因而可以在非线性系统的预测控制中得到良好的应用。

关 键 词:RBF神经网络  复杂系统  预测模型
文章编号:1002-8331-(2004)06-0105-03

A Prediction Model Based on RBF Neural Network
Song Yibin Wang Peijin. A Prediction Model Based on RBF Neural Network[J]. Computer Engineering and Applications, 2004, 40(6): 105-107,134
Authors:Song Yibin Wang Peijin
Abstract:The prediction control is an excellent method for the control of non-linear complex system.The key unit for predicting control is to design a suitable prediction model.According to the mechanism of Radial base Function(RBF)Neural Network,this paper presents a method,based on RBF Neural Network,for the prediction model of non-linear complex system.The presented algorithm is applied to the learning and predicting process of the non-linear model.The simulations show the presented method has good effects on predicting the dynamic process of the non-linear model,and could be applied on prediction control for non-linear systems.
Keywords:RBF Neural Networks  complex system  prediction model.  
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