基于回歸神經網絡的復雜工業對象的建模

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基于回歸神經網絡的復雜工業對象的建模

魏劍平, 李華德, 余達太, 馮揚

文章導航 > 工程科學學報 > 1999 > 21(4): 406-408

魏劍平, 李華德, 余達太, 馮揚. 基于回歸神經網絡的復雜工業對象的建模[J]. 工程科學學報, 1999, 21(4): 406-408. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.025

引用本文:

魏劍平, 李華德, 余達太, 馮揚. 基于回歸神經網絡的復雜工業對象的建模[J]. 工程科學學報, 1999, 21(4): 406-408. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.025

Wei Jianping, Li Huade, Yu Datai, Feng Yang. Modeling for A Complicated Industrial Object Based on Recurrent Neural Network[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(4): 406-408. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.025

Citation:

Wei Jianping, Li Huade, Yu Datai, Feng Yang. Modeling for A Complicated Industrial Object Based on Recurrent Neural Network[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(4): 406-408. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.025

魏劍平, 李華德, 余達太, 馮揚. 基于回歸神經網絡的復雜工業對象的建模[J]. 工程科學學報, 1999, 21(4): 406-408. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.025

引用本文:

魏劍平, 李華德, 余達太, 馮揚. 基于回歸神經網絡的復雜工業對象的建模[J]. 工程科學學報, 1999, 21(4): 406-408. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.025

Wei Jianping, Li Huade, Yu Datai, Feng Yang. Modeling for A Complicated Industrial Object Based on Recurrent Neural Network[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(4): 406-408. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.025

Citation:

Wei Jianping, Li Huade, Yu Datai, Feng Yang. Modeling for A Complicated Industrial Object Based on Recurrent Neural Network[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(4): 406-408. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.025

基于回歸神經網絡的復雜工業對象的建模

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.04.025

北京科技大學信息工程學院, 北京 100083

基金項目:

國家“八五”、“九五”攻關重點課題(No.85-311-02-11-04)

作者簡介:
魏劍平男,30歲,博士

中圖分類號: TP181
計量
- 文章訪問數: 275
- HTML全文瀏覽量: 81
- PDF下載量: 6
- 被引次數: 0
出版歷程
- 收稿日期: 1998-12-03
- 網絡出版日期: 2021-08-27

Modeling for A Complicated Industrial Object Based on Recurrent Neural Network

Information Engineering School, UST Beijing, Beijing 100083, China

摘要: 討論一種動態神經網絡——Elman回歸神經網絡的結構和算法.基于這一網絡結構提出了非線性時變工業對象——直流電弧的神經網絡建模方法,并與用其他方法為對象建立的模型進行了比較,結果證明回歸網絡模型能夠很好地適配該工業對象,顯示了動態神經網絡在工業對象建模中的良好應用前景.
- 回歸神經網絡 /
- 建模 /
- 工業對象
Abstract: The architecture and algorithm of a kind of dynamical neural network, Elman recurrent neural network (RNN)were dicussed. Based on this network, an approach of modeling for nonlinear time-varying industrial object, direct current arc, was proposed. Compared with other modeling method for the object, the model based on RNN is proved to have better performance.
- recurrent neural network /
- modeling /
- industrial object

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