【摘 要】
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为了提高非线性动态系统辨识精度,提出一种基于多新息理论的PID神经网络改进算法。对具有时间延迟非线性动态系统,由于采用多新息,充分利用了系统的当前数据和历史数据,较传
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为了提高非线性动态系统辨识精度,提出一种基于多新息理论的PID神经网络改进算法。对具有时间延迟非线性动态系统,由于采用多新息,充分利用了系统的当前数据和历史数据,较传统的BP算法,本文所提算法在辨识精度和收敛速度方面具有更好的效果。仿真结果表明该算法的有效性。
In order to improve the identification accuracy of nonlinear dynamic system, an improved PID neural network algorithm based on multi-information theory is proposed. Compared with the traditional BP algorithm, the proposed algorithm has better performance in identifying accuracy and convergence speed for the nonlinear dynamic system with time delay because of adopting more information and making full use of the current data and historical data of the system. Simulation results show the effectiveness of the algorithm.
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