大乐透几台开奖直播:神經網絡控制及應用辨識與控制

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3.2 神經網絡系統辨識3.2.1神經網絡系統辨識原理定義:系統辨識就是在輸入和輸出數據的基礎上,從一組給定的模 型類中確定一個與所測系統等價的模型。3.2.1.1系統辨識原理1.動態系統的常用自回歸滑動平均模型以單輸入單輸出(SISO)時不變離散系統為對象:nml系統Ⅰy(k) ? ? ai y(k ? i) ? ? ? ju(k ? j) ? ?? pd (k ? p)i ?1j ?1p ?1系統Ⅱnly(k) ? ? ai y(k ? i) ? g[u(k ?1), u(k ? 2),?,u(k ? m)] ? ?? p d (k ? p)i ?1p ?1系統Ⅲml? y(k) ? f [ y(k ?1), y(k ? 2),?, y(k ? n)] ? ? ? ju(k ? j) ? ? p d (k ? p)j ?1p ?113.2 神經網絡系統辨識3.2.1.1系統辨識原理1.動態系統的常用自回歸滑動平均模型系統Ⅳ 系統Ⅴly(k) ? f [y(k ?1), y(k ? 2),?, y(k ? n)] ? g[u(k ?1),u(k ? 2),?,u(k ? m)] ? ?? pd(k ? p) p?1ly(k) ? f [y(k ?1), y(k ? 2),?, y(k ? n);u(k ?1),u(k ? 2),?,u(k ? m)] ? ?? pd(k ? p) p?1其中,u(k)、y(k)和d(k)分別代表系統在k時刻的可測輸入、輸出和擾動,m、 n和l分別為輸入時間序列、輸出時間序列和擾動時間序列的階次,且m ? n,? i 、? j 和 ? p 為常系數,i ? 1,2,?, n ,j ?1,2,?, m ,γ=1,2,…,l。23.2 神經網絡系統辨識3.2.1.1系統辨識原理 1.動態系統的常用自回歸滑動平均模型?系統Ⅰ對過去n個時刻的輸出和過去m個時刻的輸入是線性的 ; ?系統Ⅱ對前n個時刻的輸出是線性的,對前m個時刻的輸入是非 線性的 ; ?系統Ⅲ對過去的輸出是非線性的,對過去的輸入是線性的 ; ?系統Ⅳ對過去的輸出和過去的輸入都非線性的 ; ?系統Ⅴ的輸出是n個過去的輸入和m個過去的輸出非線性函數, 是非線性系統的通用表達式,而系統Ⅱ~系統Ⅳ可看作它的特例。33.2 神經網絡系統辨識3.2.1.1系統辨識原理2.動態系統的離散狀態空間模型仿射型:x(k ?1) ? ?[x(k)] ? ?[u(k)]y(k) ? g[x(k), u(k)]一般型: x(k ?1) ? ?[x(k), ?[u(k)]y(k) ? g[x(k), u(k)]其中, ?,?,g 為非線性算子,u(k),y(k),x(k)是系統在時刻k 的輸入、輸出和狀態變量。設系統具有能觀性和能控性。43.2 神經網絡系統辨識3.2.1.2 辨識的主要步驟1)實驗設計 確定輸入信號、采樣周期、辨識時間、開環或閉環、離線或在線等等。 2)確定辨識模型M的結構M的結構設計主要依靠人的經驗來確定,M可以由一個或多 個神經網絡組成,也可以加入線性系統。 3)確定辨識模型的參數需要選擇合適的參數辨識算法。采用BP神經網絡時,可采 用一般的BP學習算法辨識網絡的權值參數。 4)模型檢驗模型的實際應用效果是對系統辨識

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