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基于SABO-NARX的非线性结构损伤建模 认领 引用
1
作者 申向英 李少义 +4 位作者 陈汉新 王雷 王志刚 梁晓培 史朝辉 《机床与液压》 北大核心 2026年第7期195-200,共6页
传统非线性自回归外生输入(NARX)模型在结构损伤检测中,因模型参数选择不稳定,常导致参数辨识精度较低,进而影响损伤检测的准确性。为了解决这一问题,基于SABO算法对NARX模型参数进行辨识,通过迭代优化自动搜索最优参数组合,实现模型结... 传统非线性自回归外生输入(NARX)模型在结构损伤检测中,因模型参数选择不稳定,常导致参数辨识精度较低,进而影响损伤检测的准确性。为了解决这一问题,基于SABO算法对NARX模型参数进行辨识,通过迭代优化自动搜索最优参数组合,实现模型结构与参数的协同优化,从而提升预测精度和鲁棒性。进一步,利用模型参数对不同损伤结构非线性动力学特性的敏感性,实现对结构损伤程度的有效识别。实验结果表明:SABO算法通过动态调整搜索方向,显著提升了参数辨识精度。优化后的模型参数对不同损伤程度的铝合金薄板呈现出明显的区分度:随着裂纹不断加深,模型参数亦呈增大趋势。与基于AIC准则的模型相比,SABO优化后的模型在预测精度和损伤区分度上均表现出显著优势。Bootstrap验证进一步表明:模型在非裂纹区与裂纹区的拟合度(R 2>90%)均保持较高水平,且置信区间重叠显著,验证了该方法良好的鲁棒性,为结构健康监测提供了一种兼具高精度和强鲁棒性的新途径。 展开更多
关键词 损伤识别 NARX模型 SABO算法 非线性动力学建模
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基于变量选择和POA-NARX的SNCR脱硝系统出口NOx浓度动态软测量模型 认领 引用 被引量：3
2
作者 赵征 梁磊 刘赛恒 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2025年第4期592-601,共10页
针对垃圾焚烧炉选择性非催化还原(SNCR)脱硝系统内部工况不稳定、影响出口NOx浓度因素多以及无法及时准确测量出口NOx浓度等问题,提出了一种基于变量选择和鹈鹕优化算法-非线性自回归(POA-NARX)的SNCR脱硝系统出口NOx浓度动态... 针对垃圾焚烧炉选择性非催化还原(SNCR)脱硝系统内部工况不稳定、影响出口NOx浓度因素多以及无法及时准确测量出口NOx浓度等问题,提出了一种基于变量选择和鹈鹕优化算法-非线性自回归(POA-NARX)的SNCR脱硝系统出口NOx浓度动态软测量模型。通过机理分析SNCR脱硝系统出口NOx浓度的影响因素,初筛特征变量;利用改进的快速相关过滤(FCBF)算法选择高相关变量,去除强冗余的变量;再利用数据趋势分析法和互信息算法进行迟延估计;最后利用鹈鹕优化算法确定最佳系统变量阶次,建立SNCR脱硝系统出口NOx浓度动态软测量模型。实验结果表明:经过变量筛选和时滞分析的NARX动态模型准确性显著提升;POA-NARX模型的预测效果明显优于其他他软测量模型。 展开更多
关键词 垃圾焚烧炉 SNCR 快速相关过滤算法 NARX神经网络 鹈鹕优化算法 软测量
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面向山区牵引网末端的地面光储稳压与能量回馈系统 认领 引用
3
作者 田铭兴 贠伟平 +3 位作者 刘源涛 刘国庆 李啸林 单福昊 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CSCD 北大核心 2026年第6期2763-2776,共14页
针对山区长距离供电条件下,列车运行至供电臂末端易发生电压波动以及再生制动能量回收利用率低的问题,本文提出一种兼顾网压支撑与制动能量循环利用的地面光储系统优化方案。首先,基于系统拓扑结构确立能量管理模式,并在改进逆变器控制... 针对山区长距离供电条件下,列车运行至供电臂末端易发生电压波动以及再生制动能量回收利用率低的问题,本文提出一种兼顾网压支撑与制动能量循环利用的地面光储系统优化方案。首先,基于系统拓扑结构确立能量管理模式,并在改进逆变器控制的基础上,引入非线性自回归神经网络电流指令生成模型,克服了纯数据驱动模型在小样本条件下泛化能力弱的缺陷;其次,针对光储直流微网母线电压易受功率冲击而波动的现象,采用虚拟直流电机控制策略以增强直流母线电压的鲁棒性。仿真结果表明:本文提出的地面光储系统优化方案使系统整体能耗降低了19.08%,制动能量回收率提升至87.75%,重载牵引时的电压跌落幅度降低至2%,再生制动时的电压抬升幅度抑制至1.6%。该方案在平抑列车运行过程中的网压波动、大幅提升制动能量回收水平的同时,降低了系统能耗,为山区电气化铁路的绿色稳定运行提供了技术支撑。 展开更多
关键词 光伏储能系统 牵引供电系统 再生制动 VDCM控制 NARX算法
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基于PCA-NARX的锂离子电池剩余使用寿命预测 认领 引用 被引量：30
4
作者 庞晓琼 王竹晴 +3 位作者 曾建潮 贾建芳 史元浩 温杰 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期406-412,共7页
目前基于数据驱动的锂离子电池RUL预测方法不能较好地适应于同类型不同电池的RUL预测,且预测精度易受健康因子冗余或不足的影响.针对以上问题,提出一种结合主成分分析(PCA)特征融合与非线性自回归(NARX)神经网络的锂离子电池RUL间接预... 目前基于数据驱动的锂离子电池RUL预测方法不能较好地适应于同类型不同电池的RUL预测,且预测精度易受健康因子冗余或不足的影响.针对以上问题,提出一种结合主成分分析(PCA)特征融合与非线性自回归(NARX)神经网络的锂离子电池RUL间接预测框架.首先提取多个能反映电池性能退化的可测参数,并将PCA去除冗余后的结果作为预测健康因子;然后利用一组电池的全寿命数据构建基于NARX神经网络的健康因子和容量预测模型,对同类型不同电池预测时将该电池寿命前期健康因子作为输入,即可间接预测出其RUL.最后实验结果表明所提框架在同类型不同电池RUL的预测中精度较高且适应性较强. 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 相关性分析 PCA算法 NARX神经网络
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基于PSO-NARX网络的涡轴发动机稳态模型辨识 认领 引用 被引量：5
5
作者 董庆 李本威 +2 位作者 钱仁军 滕怀亮 张赟 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期250-257,共8页
提出一种基于粒子群优化算法-外部输入非线性自回归网络(PSO-NARX)的涡轴发动机稳态模型数据驱动辨识方法。构建涡轴发动机稳态模型,然后结合三点自适应判断法从直升机飞参数据提取发动机稳态时的数据,采用PSO-NARX方法对涡轴发动机稳... 提出一种基于粒子群优化算法-外部输入非线性自回归网络(PSO-NARX)的涡轴发动机稳态模型数据驱动辨识方法。构建涡轴发动机稳态模型,然后结合三点自适应判断法从直升机飞参数据提取发动机稳态时的数据,采用PSO-NARX方法对涡轴发动机稳态模型进行回归辨识。结果表明,辨识所得模型输出参数燃气发生器转速ng、发动机排温EGT和发动机扭矩T的最大相对误差分别为0.11%、0.26%和0.95%。辨识模型输出参数辨识结果很好地逼近飞参数据实测值且优于NARX、粒子群算法优化的前馈神经网络、粒子群算法优化的支持向量机方法所辨识得到的模型,精度和实时性均达到实际应用要求。 展开更多
关键词 涡轴发动机 粒子群优化算法 非线性自回归网络 稳态识别算法 数据驱动 模型辨识
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神经网络NARX压电陶瓷执行器迟滞建模 认领 引用 被引量：4
6
作者 张新良 贾丽杰 付陈琳 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第5期806-811,共6页
为了准确描述压电陶瓷执行器中存在的速率依赖性迟滞,给出了一种由迟滞环节和动态环节构成的串联块模型。迟滞环节的数学模型通过引入描述梯度变化的迟滞算子,将多值映射转化为扩展输入空间上的一一映射,使用前向神经网络来逼近。基于... 为了准确描述压电陶瓷执行器中存在的速率依赖性迟滞,给出了一种由迟滞环节和动态环节构成的串联块模型。迟滞环节的数学模型通过引入描述梯度变化的迟滞算子,将多值映射转化为扩展输入空间上的一一映射,使用前向神经网络来逼近。基于迟滞模型,引入线性动态模型描述压电陶瓷迟滞输出的速率依赖性,构造神经网络NARX(nonlinear autoregressive model with exogenous inputs)模型。进一步,给出了模型参数优化的递推随机牛顿算法。实验结果验证了所提出的模型和估计算法的有效性。 展开更多
关键词 压电陶瓷执行器 动态迟滞 神经网络 NARX 随机牛顿算法
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基于NARX神经网络预测及模糊控制的互联电网CPS鲁棒控制策略研究 认领 引用 被引量：5
7
作者 李挺 雷霞 +3 位作者 张学虹 孔祥清 刘庆伟 柏小丽 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第14期58-62,68,共5页
对于传统CPS控制策略难以满足互联电力系统对鲁棒性和适应性的要求,提出了一种将NARX神经网络预测算法和模糊逻辑控制器相结合的控制方法。配合CPS下的传统PI控制器,根据CPS控制参数的预测值与当前值之间的偏差值,实现对AGC机组的预控... 对于传统CPS控制策略难以满足互联电力系统对鲁棒性和适应性的要求,提出了一种将NARX神经网络预测算法和模糊逻辑控制器相结合的控制方法。配合CPS下的传统PI控制器,根据CPS控制参数的预测值与当前值之间的偏差值,实现对AGC机组的预控制。利用Matlab的Simulink仿真软件建立了一个双区域电力系统的控制模型。仿真结果表明,新的控制方法不仅达到了改善CPS控制效果的目的,并且提高了CPS1,CPS2指标的考核率,减少了机组的调节次数,降低了运行费用,取得了一定的经济效益。 展开更多
关键词 控制性能标准 鲁棒性 NARX神经网络预测算法 模糊逻辑控制器 预控制
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基于MEA-NARX神经网络主轴热误差建模 认领 引用 被引量：2
8
作者 孙昂 王丽爽 谢新连 《机床与液压》 北大核心 2022年第24期49-53,共5页
为了有效提高基于非线性时间序列的热误差预测模型精度,利用F统计检验确定模糊C均值聚类的聚类数目,结合不同量纲一化处理的灰色关联分析排序筛选出关键温度测点,建立基于NARX神经网络的热误差预测模型,通过设置输入延时阶数、输出延时... 为了有效提高基于非线性时间序列的热误差预测模型精度,利用F统计检验确定模糊C均值聚类的聚类数目,结合不同量纲一化处理的灰色关联分析排序筛选出关键温度测点,建立基于NARX神经网络的热误差预测模型,通过设置输入延时阶数、输出延时阶数和隐含层神经元个数的范围,利用思维进化算法对输入、输出延时阶数和隐含层神经元个数进行寻优,与随机选取参数的NARX神经网络预测模型相比,模型预测精度提高了36.98%。 展开更多
关键词 主轴热误差建模 模糊C均值聚类 思维进化算法 NARX神经网络
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基于IAF-NARX的车载锂电池SOC实时估算 认领 引用 被引量：2
9
作者 陈德海 邹争明 +1 位作者 丁博文 华铭 《江西理工大学学报》 CAS 2020年第3期96-102,共7页
针对现有车载锂电池荷电状态(SOC)估算方法存在误差大、动态模型建立困难及模型适应性差等问题,文章提出一种采用动态神经网络(NARX)来实时估算车载锂电池SOC的方法。首先由改进人工鱼群算法寻优得到最佳NARX的结构参数,以建立初步的锂... 针对现有车载锂电池荷电状态(SOC)估算方法存在误差大、动态模型建立困难及模型适应性差等问题,文章提出一种采用动态神经网络(NARX)来实时估算车载锂电池SOC的方法。首先由改进人工鱼群算法寻优得到最佳NARX的结构参数,以建立初步的锂电池SOC估算模型;其次根据不同工况更新模型中的结构参数,增强估算模型自适应性。估算模型的输入分别为锂电池的电压、电流、欧姆内阻,其中锂电池的欧姆内阻是依据电池模型通过递推最小二乘法在线辨识获取,随温度和电池健康状态(SOH)实时变化。在两种典型工况下做车载锂电池放电试验,并采用两种不同锂电池来验证估计模型的适应性,结果表明该方法的预测精度高、适应性好,两种工况下的估计误差均低于0.045,两种锂电池下的估计误差均不超过0.043。 展开更多
关键词 车载锂电池 荷电状态 NARX 人工鱼群算法 递推最小二乘法
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基于NARX-PSO-PID的绝缘厚度控制系统优化策略 认领 引用 被引量：4
10
作者 周克良 张宇龙 邹争明 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第2期30-33,共4页
针对由于电缆绝缘厚度挤出控系统制中存在扰动与时滞,造成数学模型建立困难、控制精度低以及适应性差等问题,提出了一种基于NARX神经网络与粒子群优化(PSO)算法对控制系统进行全局优化的策略。首先利用NARX神经网络对原传递函数与现场... 针对由于电缆绝缘厚度挤出控系统制中存在扰动与时滞,造成数学模型建立困难、控制精度低以及适应性差等问题,提出了一种基于NARX神经网络与粒子群优化(PSO)算法对控制系统进行全局优化的策略。首先利用NARX神经网络对原传递函数与现场扰动进行函数逼近,构造一个更加符合现场数据的传递函数。然后根据构造的适应值函数,利用PSO算法对比例—积分—微分(PID)参数进行优化。最后将构造的传递函数与被优化的PID控制器代入控制系统中。实验结果表明:该算法在控制扰动、时滞系统时具有超调量小、响应速度快、自适应性强以及稳态误差小等优点,对比其它算法拥有显著的性能优势。 展开更多
关键词 绝缘厚度 NARX神经网络 粒子群优化(PSO)算法 全局优化
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激励函数可调的NARX神经网络 认领 引用 被引量：1
11
作者 李明 杨成梧 《江南大学学报（自然科学版）》 2006年第4期445-448,共4页
提出了一种隐层神经元激励函数可调的具有外部输入的非线性回归(NARX)神经网络,它在进行权值调整的同时,还对各隐层神经元激励函数的参数进行自适应调节;并推导出激励函数参数的学习算法,从而使NARX神经网络更符合生物神经网络.通过系... 提出了一种隐层神经元激励函数可调的具有外部输入的非线性回归(NARX)神经网络,它在进行权值调整的同时,还对各隐层神经元激励函数的参数进行自适应调节;并推导出激励函数参数的学习算法,从而使NARX神经网络更符合生物神经网络.通过系统辨识的仿真实例,说明了隐层神经元激励函数对网络性能的影响,还验证了文中提出的NARX神经网络具有更快的收敛速度,并且能有效地避免算法陷入局部最小. 展开更多
关键词 具有外部输入的非线性回归神经网络 激励函数 学习算法
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基于IBAS-NARX神经网络的锂电池荷电状态估计 认领 引用 被引量：5
12
作者 曹新宇 彭飞 +1 位作者 李立伟 尹建光 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期2342-2351,共10页
在使用神经网络方法估计锂电池荷电状态时,传统荷电状态适应度评价函数存在仅考虑均方误差等网络权值参数的缺点,忽略了拓扑参数对模型的影响。故本文提出在适应度评价函数设计中综合考虑输入/输出时序相关性、隐层神经元数量等模型拓... 在使用神经网络方法估计锂电池荷电状态时,传统荷电状态适应度评价函数存在仅考虑均方误差等网络权值参数的缺点,忽略了拓扑参数对模型的影响。故本文提出在适应度评价函数设计中综合考虑输入/输出时序相关性、隐层神经元数量等模型拓扑参数和网络权值参数的加权影响,并将其引入带外部输入非线性自回归神经网络建模方法的锂电池荷电状态估计中,进而基于改进天牛须搜索算法实现了上述模型拓扑参数与网络权值参数的协同辨识优化。仿真结果表明,本文所提出方法能够提高多种复杂工况下的锂电池荷电状态估计精度,在DST标准工况和WLTC标准工况下锂电池荷电状态的均方根误差分别达到3.38×10−3和8.75×10−4,相比于未经改进的天牛须搜索算法优化NARX神经网络在均方根误差上估计精度分别提升了42.4%和20.5%。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态估计 天牛须搜索算法 NARX神经网络
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基于SSA-NARX的航空发动机动态特性参数辨识方法 认领 引用 被引量：4
13
作者 陈子桥 洪军 +1 位作者 肖刚 温新 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期205-215,共11页
针对航空发动机动态特性的建模问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化NARX神经网络的动态特性参数辨识方法。利用SSA对NARX网络的权值与偏置进行迭代寻优,使网络具备更高的准确度与泛化能力;利用优化后的NARX网络进行动态参数辨识;使... 针对航空发动机动态特性的建模问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化NARX神经网络的动态特性参数辨识方法。利用SSA对NARX网络的权值与偏置进行迭代寻优,使网络具备更高的准确度与泛化能力;利用优化后的NARX网络进行动态参数辨识;使用航空发动机飞行测试数据集进行了仿真测试。结果表明:SSA-NARX方法明显优于NARX和PSO-NARX方法。SSA-NARX方法的输出参数N1,N2和排气温度(EGT)与真实值的最大相对误差绝对值δmax分别降低至3.81%,1.24%和3.47%;动态特性指标Ti与Tt与真实值的相对误差均小于5%;经10次交叉试验,参数N1,N2和EGT的测试结果均方根误差均值RMSEm分别为0.29,0.18和1.50。模型的准确性、实时性与稳健性均满足了仿真需求。 展开更多
关键词 航空发动机 数据驱动 麻雀搜索算法 非线性自回归神经网络 动态模型辨识
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基于改进NARX神经网络算法的光伏发电功率短期预测 认领 引用 被引量：8
14
作者 朱想 丁云龙 +1 位作者 郭力 师浩琪 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期505-511,共7页
为准确地预测光伏发电功率,节约资源,提出一种基于改进非线性自回归(nonlinear autoregressive with external input,NARX)神经网络算法的光伏发电功率短期预测模型。通过皮尔森相关分析选择影响发电功率的环境因素,利用遗传算法(GA)优... 为准确地预测光伏发电功率,节约资源,提出一种基于改进非线性自回归(nonlinear autoregressive with external input,NARX)神经网络算法的光伏发电功率短期预测模型。通过皮尔森相关分析选择影响发电功率的环境因素,利用遗传算法(GA)优化受限玻耳兹曼机(RBM)模型参数,避免陷入局部最优;利用优化后的RBM模型初始化NARX神经网络的参数。实例预测表明,改进NARX神经网络算法对光伏发电功率短期预测精度更高,收敛速度更快。 展开更多
关键词 光伏发电 遗传算法 皮尔森相关分析 受限玻耳兹曼机 NARX神经网络
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基于GWO算法和NARX神经网络训练方法的高精度热电偶动态补偿模型构建与实践研究 认领 引用
15
作者 张勇生 《计量与测试技术》 2024年第7期62-65,共4页
为提升热电偶测量精度和准确度,本文基于GWO算法和NARX神经网络训练方法,构建高精度的热电偶动态补偿模型,并进行实践研究。结果表明:该模型具有较高的精度和准确性,能有效预测和补偿热电偶的温度数据,对提高热电偶测量系统的性能和稳... 为提升热电偶测量精度和准确度,本文基于GWO算法和NARX神经网络训练方法,构建高精度的热电偶动态补偿模型,并进行实践研究。结果表明:该模型具有较高的精度和准确性,能有效预测和补偿热电偶的温度数据,对提高热电偶测量系统的性能和稳定性具有重要意义,可广泛用于工业自动化和环境监测等领域。 展开更多
关键词 GWO算法 NARX神经网络 高精度热电偶 动态补偿模型
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考虑温度及老化的储能用锂离子电池组荷电状态估算算法 认领 引用 被引量：1
16
作者 姬鹏 吕泽旭 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2025年第17期5667-5682,共16页
为提高储能用锂离子电池组在不同环境温度及电池老化状态下的荷电状态(SOC)估算精度,提出一种考虑温度及老化的储能用锂离子电池组SOC估算算法。利用带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络来代替传统二阶RC等效电路模型中的RC回... 为提高储能用锂离子电池组在不同环境温度及电池老化状态下的荷电状态(SOC)估算精度,提出一种考虑温度及老化的储能用锂离子电池组SOC估算算法。利用带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络来代替传统二阶RC等效电路模型中的RC回路,根据不同温度、不同老化状态下的实验数据对模型进行训练,进而建立考虑温度和老化影响的电池模型。为解决电池组SOC估算问题,电池组模型选择均值差异模型,通过自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法分别计算均值及差异模型SOC,并通过模糊控制计算SOC融合权值,实现电池组SOC融合及估算。最后搭建硬件在环仿真平台,在不同工况下将所提算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行对比,结果表明所提算法估算精确度更高、鲁棒性更好。 展开更多
关键词 电池组荷电状态(SOC)估算 带外源性输入的非线性自回归模型(NARX)神经网络 均值差异模型 自适应无迹卡尔曼(AUKF) 模糊控制
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船舶柴油机动力装置负荷切换状态自适应控制 认领 引用 被引量：1
17
作者 李沙沙 许强 闫娓 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第20期146-150,共5页
由于船舶航行环境复杂且多变,动态切换功率难以满足负荷状态的需求功率,导致负荷输出与期望值不一致,因此,提出船舶柴油机动力装置负荷切换状态自适应控制方法。构建NARX神经网络负荷预测模型,判断从高负荷状态切换到低负荷状态的需求功... 由于船舶航行环境复杂且多变,动态切换功率难以满足负荷状态的需求功率,导致负荷输出与期望值不一致,因此,提出船舶柴油机动力装置负荷切换状态自适应控制方法。构建NARX神经网络负荷预测模型,判断从高负荷状态切换到低负荷状态的需求功率;引入自适应权重混合PSO算法,根据当前和预测的负荷状态,设计自适应预测PID控制器,实现对船舶柴油机动力装置负荷状态变化的响应。实验结果表明,在所研究方法应用下,误差随时间累积的绝对值积分相对较小,可以实现不同负荷状态切换场景下,负荷输出与期望值的紧密一致。 展开更多
关键词 船舶柴油机动力装置 负荷切换状态 NARX神经网络 自适应权重混合粒子群优化算法
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静电放电电磁脉冲耦合的非线性优化建模 认领 引用 被引量：3
18
作者 樊高辉 魏明 +2 位作者 刘卫超 陈翔 曹艳宾 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2012年第8期34-39,44,共6页
针对现有机理建模算法普遍存在计算电磁脉冲响应过程过于复杂的问题,为能够给电子设备静电放电电磁脉冲响应计算提供一种简便有效的能量耦合建模方法,设计了脉冲场强测试仪的静电放电辐射实验。用NARX神经网络代替传统NARX网络,依靠遗... 针对现有机理建模算法普遍存在计算电磁脉冲响应过程过于复杂的问题,为能够给电子设备静电放电电磁脉冲响应计算提供一种简便有效的能量耦合建模方法,设计了脉冲场强测试仪的静电放电辐射实验。用NARX神经网络代替传统NARX网络,依靠遗传算法对网络的初始权值、阈值进行优化,以3.5 kV静电放电实验数据作为建模数据对系统进行非线性辨识,并对4.5 kV静电放电电磁脉冲响应进行预测。建模结果表明,两种模型均能准确预测响应波形,但优化后的NARX神经网络模型精度更高。该建模方法计算过程简单。该方法同样适用于其他电磁脉冲响应建模。 展开更多
关键词 静电放电电磁脉冲 NARX 遗传算法 非线性辨识
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基于正交匹配追踪算法的复杂系统动力学建模与分析 认领 引用 被引量：2
19
作者 罗忠 周广泽 +2 位作者 朱云鹏 高屹 李雷 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第19期86-94,共9页
针对非线性系统模型的辨识问题,通过引入正交匹配追踪(Orthogonal matching pursuit,OMP)算法实现快速非线性系统建模。该方法旨在解决非线性有源自回归(Nonlinear autoregressive with exogenous inputs,NARX)模型针对大型数据建模时... 针对非线性系统模型的辨识问题,通过引入正交匹配追踪(Orthogonal matching pursuit,OMP)算法实现快速非线性系统建模。该方法旨在解决非线性有源自回归(Nonlinear autoregressive with exogenous inputs,NARX)模型针对大型数据建模时效性差的问题。首先,说明了正交最小二乘(Orthogonal least squares,OLS)算法存在正交次数多、耗时长的问题,采用OMP算法可有效解决,通过与OLS算法对比正交差异性证明了OMP算法计算效率提升的理论基础,采用模型预报方法验证OMP算法所得NARX模型的动力学特性。其次,以单自由度非线性系统为例,说明了OMP算法系统建模的有效性。最后,利用OMP算法建立悬臂梁NARX模型,并分别将NARX模型预报输出与试验实测输出,NARX模型固有频率与悬臂梁实际固有频率进行对比。结果表明,与OLS算法相比,所提方法的建模效率平均提升了10倍,且模型可有效反应系统动力学特性。 展开更多
关键词 非线性系统 NARX模型 OLS算法 OMP算法 差异性分析
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基于信号流图的动态神经网络在线学习算法 认领 引用 被引量：2
20
作者 李明 杨承 +1 位作者 舒宇 杨成梧 《系统仿真学报》 CAS 北大核心 2009年第12期3738-3742,3747,共5页
复杂的链式规则求导计算是动态神经网络在线学习算法中梯度向量计算的主要瓶颈,针对这一问题,根据P.Campolucci等人提出的动态系统梯度信息信号流图分析方法,设计了动态神经网络的在线学习算法,该算法可以直接从网络的信号流图及其伴随... 复杂的链式规则求导计算是动态神经网络在线学习算法中梯度向量计算的主要瓶颈,针对这一问题,根据P.Campolucci等人提出的动态系统梯度信息信号流图分析方法,设计了动态神经网络的在线学习算法,该算法可以直接从网络的信号流图及其伴随流图中获取目标函数关于网络参数的梯度信息,从而简化了算法梯度向量的计算。为了确保算法的稳定,根据Lyapunov稳定性定理,提出并证明了可以保证算法收敛的自适应学习速率,并且学习速率容易获得。利用NARX神经网络对非线性动态系统在线辨识的仿真实例也表明了本算法的有效性。 展开更多
关键词 动态神经网络 信号流图 在线学习算法 NARX神经网络
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