大庆石油学院学报
大慶石油學院學報
대경석유학원학보
JOURNAL OF DAQING PETROLEUM INSTITUTE
2007年
4期
84-87
,共4页
神经网络%模拟退火算法%冷却进度表%Powell算法%辨识%非线性系统
神經網絡%模擬退火算法%冷卻進度錶%Powell算法%辨識%非線性繫統
신경망락%모의퇴화산법%냉각진도표%Powell산법%변식%비선성계통
为解决非线性系统辨识和预测问题,以多层前向网络为模型框架,采用带自适应冷却进度表的模拟退火算法与Powell算法构成新型混合算法,训练网络的权值.冷却进度表中的主要参数是模拟退火算法的控制参数(伪温度)的初值及其衰减函数.把整个迭代过程划分为若干阶段.在每个阶段结束时,依据网络模型误差自适应地修正下阶段的回火温度、伪温度的衰减函数中的参数和迭代步长初值.该混合算法的全局和局部搜索能力强,网络辨识精度高.应用表明了该方案的有效性.
為解決非線性繫統辨識和預測問題,以多層前嚮網絡為模型框架,採用帶自適應冷卻進度錶的模擬退火算法與Powell算法構成新型混閤算法,訓練網絡的權值.冷卻進度錶中的主要參數是模擬退火算法的控製參數(偽溫度)的初值及其衰減函數.把整箇迭代過程劃分為若榦階段.在每箇階段結束時,依據網絡模型誤差自適應地脩正下階段的迴火溫度、偽溫度的衰減函數中的參數和迭代步長初值.該混閤算法的全跼和跼部搜索能力彊,網絡辨識精度高.應用錶明瞭該方案的有效性.
위해결비선성계통변식화예측문제,이다층전향망락위모형광가,채용대자괄응냉각진도표적모의퇴화산법여Powell산법구성신형혼합산법,훈련망락적권치.냉각진도표중적주요삼수시모의퇴화산법적공제삼수(위온도)적초치급기쇠감함수.파정개질대과정화분위약간계단.재매개계단결속시,의거망락모형오차자괄응지수정하계단적회화온도、위온도적쇠감함수중적삼수화질대보장초치.해혼합산법적전국화국부수색능력강,망락변식정도고.응용표명료해방안적유효성.
