控制与决策
控製與決策
공제여결책
CONTROL AND DECISION
2003年
5期
637-640
,共4页
径向基函数%神经网络%正交最小二乘算法%单元机组%建模
徑嚮基函數%神經網絡%正交最小二乘算法%單元機組%建模
경향기함수%신경망락%정교최소이승산법%단원궤조%건모
采用径向基函数(RBF)神经网络进行多变量系统的建模研究.将正规化正交最小二乘(ROLS)算法扩展到多输入多输出系统,建立多变量系统的RBF神经网络模型.对电厂单元机组负荷系统进行建模仿真研究的结果表明,用该方法建立的多变量热工系统的非线性模型是有效的,具有较高的辨识精度和较好的泛化能力.
採用徑嚮基函數(RBF)神經網絡進行多變量繫統的建模研究.將正規化正交最小二乘(ROLS)算法擴展到多輸入多輸齣繫統,建立多變量繫統的RBF神經網絡模型.對電廠單元機組負荷繫統進行建模倣真研究的結果錶明,用該方法建立的多變量熱工繫統的非線性模型是有效的,具有較高的辨識精度和較好的汎化能力.
채용경향기함수(RBF)신경망락진행다변량계통적건모연구.장정규화정교최소이승(ROLS)산법확전도다수입다수출계통,건립다변량계통적RBF신경망락모형.대전엄단원궤조부하계통진행건모방진연구적결과표명,용해방법건립적다변량열공계통적비선성모형시유효적,구유교고적변식정도화교호적범화능력.
