基于高斯微粒群优化的动态神经网络延迟系统辨识

来源期刊：控制与决策2010年第11期

论文作者：范剑超 韩敏

文章页码：1703 - 1706

关键词：动态神经网络;高斯微粒群;延迟系统辨识;预测;

摘    要：为提高神经网络对未知非线性大滞后动态系统的泛化能力,提出一种基于高斯微粒群优化的自适应动态前馈神经网络.在输入层与隐含层之间、隐含层与输出层之间分别加入动态延迟算子,可以高效地辨识出系统纯滞后时间,建立精确系统模型.此外,采用高斯函数和混沌映射方法平衡微粒群算法全局寻优能力,以克服提前收敛的缺陷,从而快速有效地自适应优化网络中的参数.仿真实验表明了该方法在非线性大滞后系统辨识中的有效性.