文献类型：期刊文章

作　　者：杜云[1] 田强[2] 杜艳[3] 张苏英[1] 王畅[1]

机构地区：[1]河北科技大学电气信息学院,河北石家庄050018 [2]石家庄市房管局,河北石家庄050081 [3]深圳市三川通用设备有限公司,广东深圳518054

出　　处：《河北科技大学学报》

年　　份：2009

卷　　号：30

期　　号：2

起止页码：130-134

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA-PROQEUST、DOAJ、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了用一种结构非常简单的动态递归神经网络(SRNN)辨识非线性系统的方法。该方法研究了在递归层不加权的网络简单拓扑结构,推导出SRNN的预报误差(RPE)学习算法,并对算法进行了补充和改进。仿真实验结果表明,这种网络需要调整的权系值少,且改进后的学习算法简单、辨识速度快、模型精度高,解决了一般动态递归网络因网络拓扑结构复杂造成的训练算法复杂、收敛速度慢的问题,可以实时应用。

关 键 词：动态递归神经网络 系统辨识 非线性系统 RPE算法

分 类 号：TP273]