反馈链接和局部递归单元，具有了动态系统的结构。网络在网络的基础上增加了输出层节点的反馈，强化了对动态系统的拟合能力，被称为具有输出输入反馈机制的改进组织和自学习能力非线性映射能力，在系统辨识领域受到了广泛的重视。采用神经网络对系统进行辨识时，无需知道系统的具体结构，通过对相关数据进行训练可以得到辨识模型的网络结构，使得辨识更加简便易行，且可用于闭环辨识。在工程实际中，辨识对象大多为动态系统，且具有较强的非线性，般的静态前馈神经网络虽然可以采用增加外部迟延的方法辨识动态混合粒子群神经网络系统辨识论文原稿在最优位置附近进行搜索。有研究指出，全局最优解易出现在粒子群的群体最优位置与个体最优之间，受此启发，本文算法中取群体历史最优位置和历史次优位置之间的区域进行高斯变异。这么选择首先使高斯变异的范围根据搜索进程进行变化，搜索前期范围较大，搜索后期范围会缩小。其次是因为在算法收敛后期问题的解多在群体最优位置附近，当粒子位置未越过辨识动态系统的有效方法之。本文在递归网络模型的基础上，结合改进的粒子群算法对其进行优化，并用于加热炉换热器对象的辨识，辨识的结果证实了该方法的可行性和优越性。混合粒子群神经网络系统辨识论文原稿。算法思想算法保留了粒子群模型的速度向量，采用常用的种差分变异策略，增加粒子的多样性，保证全局本的误差，可见网络相比于网络误差更小，精度更高，在动态系统辨识上更加有效。关键词差分进化粒子群高斯变异系统辨识概述神经网络因具有强大的并行处理能力自组织和自学习能力非线性映射能力，在系统辨识领域受到了广泛的重视。采用神经网络对系统进行辨识时，无需知道系统的具体结构，通过对相关判断是否达到结束条件，如是则输出当前全局最优值，否则执行下面步骤。神经网络网络结构基本的神经网络在神经网络基础上加入了局部反馈链接和局部递归单元，具有了动态系统的结构。网络在网络的基础上增加了输出层节点的反馈，强化了对动态系统的拟合能力，被称为具有输出文献茹菲，李铁鹰人工神经网络系统辨识综述软件导刊，章国升基于递归神经网络的非线性系统辨识研究兰州兰州大学，时小虎，梁艳春，徐旭改进的模型与递归反传控制神经网络软件学报，王琛超超临界机组非线性动态模型的研究北京华北电力大学，姚柳超超临界机组的建模与仿真北京华北电力大学，宋锦，师玉娇，高浩等基于新型变异策略器对象是个多入多出的动态过程，采用这种递归型神经网络对加热炉换热器对象闭环调节过程的实验数据进行了辨识，得到具有定精度的神经网络模型。采用算法，网络的隐层节点较多，收敛速度慢，且精度不高。采用粒子群等智能算法优化神经网络权值阈值关联系数关联层初始值，较之算法，智能优化算法表现出了较快的收敛速度与精度试验数据做归化处理，训练次数为次。仿真对比及结果分析将本文方法与采用学习的网络及采用上述类型优化算法的网络进行对比，如图所示。经过训练，种网络模型均收敛到了定的精度，本文提出的网络模型相比于算法网络及类型网络以较少的训练次数收敛到了较高精度混合粒子群神经网络系统辨识论文原稿。计算每个粒子的适应度值，初始化种群个体历史最优和群体最优。混合粒子群神经网络系统辨识论文原稿。势显著，算法和算法以及类型均陷入了局部最优，类型和类型的改进算法依然继续搜索趋势，但与本文所提算法相比速度极慢。在其他函数如函数仿真结果上，相比于其他算法，本文改进算法达到更高精度，表现出在此单峰问题求解中的优势。对加热炉对流换热系统辨识加热炉换热器控制系统的组成将本文的辨识方法应的差分进化算法计算机工程与设计，辛斌，陈杰粒子群优化与差分进化混合算法的综述与分类系统科学与数学省却了人为给定关联系数及关联层初值这步骤，同时表现出了较强的搜索能力，简化神经网络的复杂性，得出了在同样规模的神经网络结构下算法无法搜索到的解。本文提出的混合算法较之多种改进的差分进化粒子群算法在仿真结果上表现出较好的搜索能力，并应用到神经网络对象辨识中，针对加热炉换热器对象得到了种结构简单，精度更高的神经网络模型。参。表为种模型的辨识误差，同时也加入了标准神经网络的辨识误差作为对比，可以看出采用本文算法的网络的辨识精度更高。图为种网络模型对训练样本输出信号的拟合曲线，更加直观地展现出网络模型的辨识效果，由图可见，同样是采用本文算法的网络模型相比其他两种模型对于样本的拟合效果更好。结束语加热炉换到加热炉换热器双入双出耦合对象，控制系统的方框图如图所示。其输出为内胆温度和换热器冷却水出口温度，輸入为控制器和控制器的输出信号即加热器与变频器的开度信号和。故设计神经网络辨识模型的输出为和，输入为和。训练样本以秒的采样间隔取控制回路闭合时加入换热器冷却水出口温度设定值后秒内的组控制器的输出以及温度数据，所混合粒子群神经网络系统辨识论文原稿次优粒子位置。返回步骤。数值仿真将本文提出的算法与标准粒子群算法差分进化算法以及种典型的差分进化与粒子群的结合算法进行对比，选用多峰函数函数函数函数种测试函数作为算法的目标函数，仿真结果如图及表所示。由图可知，本文改进算法在多峰函数优化上的络。其结构图如图所示，网络的两个关联层的表达式分别为，网络动态系统仿真分别采用网络及网络对阶动态系统，输入信号为，取样本个数为。学习算法均采用误差反向传播学习算法并比较两种网络的拟合精度，如图所示。图為两种网络的训练误差曲线，图为两种网络输出对应每个样本的误差，可见系统，但会使网络结构复杂化，导致收敛速度变慢。具有内部反馈结构的递归神经网络，因自身具有反馈结构，网络本身便是个非线性动态系统，成为辨识动态系统的有效方法之。本文在递归网络模型的基础上，结合改进的粒子群算法对其进行优化，并用于加热炉换热器对象的辨识，辨识的结果证实了该方法的可行性和优越性。混合粒子群优解时，算法会使粒子向最优解移动并记录上次最优位置，当粒子由于速度惯性越过最优解时，问题的解便在历史最优位置和历史次优位置之间，所以说这个范围是最具价值的搜索空间。实验证明这种方式对于单峰及多峰函数起到了局部挖掘，促进收敛的作用。关键词差分进化粒子群高斯变异系统辨识概述神经网络因具有强大的并行处理能力搜索能力，但由于目标向量是速度向量，故在此基础上将基向量改为，并加入基于群体最优的差分向量，加速种群收敛速度，加强了对群体最优附近区域的挖掘能力。文献中采用了对于最优向量中维分量变异的策略得到了很好的效果，在本文算法的高斯变异操作中，只对速度向量的维分量进行变异。另外为了进步加强算法在群体最优附近的挖掘能力，引入高斯变据进行训练可以得到辨识模型的网络结构，使得辨识更加简便易行，且可用于闭环辨识。在工程实际中，辨识对象大多为动态系统，且具有较强的非线性，般的静态前馈神经网络虽然可以采用增加外部迟延的方法辨识动态系统，但会使网络结构复杂化，导致收敛速度变慢。具有内部反馈结构的递归神经网络，因自身具有反馈结构，网络本身便是个非线性动态系统，成出输入反馈机制的改进网络。其结构图如图所示，网络的两个关联层的表达式分别为，网络动态系统仿真分别采用网络及网络对阶动态系统，输入信号为，取样本个数为。学习算法均采用误差反向传播学习算法并比较两种网络的拟合精度，如图所示。图為两种网络的训练误差曲线，图为两种网络输出对应每个