《基於神經網路的非線性非平穩系統辨識與預測》是依託天津大學，由王正歐擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於神經網路的非線性非平穩系統辨識與預測
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：王正歐
- 依託單位：天津大學
- 批准號：69774033
- 申請代碼：F0303
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：1998-01-01 至 2000-12-31
- 支持經費：9（萬元）
項目摘要
本研究共提出五方面的創新性成果：1、提出了基於擴展卡爾曼濾波的多種前向網路非線性時變系統辨識算法，提出了構造Q陣的啟發式方法，肯婚汗並構造了狀態轉移陣提高了網路的預測能力；2、提出了基於自調整移動窗最小二乘的前向網路烏影詢寒非線性時變系統辨束笑漏識算法，將傳統的同類算法推廣到未知結構的非線性系統；3、提出了基於最小二乘的多種前饋網路的快速學習算法，較現有同類算法收斂速度更快，計算復剃盛頌雜性更小，因而具有更強的實時能力；4、提出了一種基於基序坑肯乃列逼近的前向網路非線性時變系統辨識算法，將現有的必須已知模型結構的基序列逼近算法推廣到未知結構非線習項仔灶性系統。5、提出了兩種新的小波網路系統辨識算法臭晚。本研究為一類複雜系統建模提供了多種有力武器。
