10.3969/j.issn.1000-3932.2006.06.004
基于动态神经网络的非线性过程在线预测
神经网络需满足以下两个条件方能用于非线性过程的在线预测:①神经网络必需以某种递推的方式出现;②神经网络的学习算法应尽可能简洁快速.为此改造泛回归神经网络(GRNN),运用递推更新的样本数据集训练GRNN,构成动态泛回归神经网络.该动态神经网络训练方便快捷,能够满足在线预测的实时性的要求.仿真实验表明预测值较观测值有一定滞后,但均能尾随观测值而变化,达到了预期的目标.
非线性、在线预测、泛回归神经网络、动态神经网络
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TP183(自动化基础理论)
国家重点基础研究发展计划973计划2002CB3122000;上海市自然科学基金05ZR14038;上海市科委资助项目04DZ11010;05DZ11C02;上海市科委科研基金05DJ14002
2007-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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