一种输出为时变函数的新型级联过程神经元网络建模研究

摘要

针对输入过程可分为若干时间阶段，输出为时间函数的系统，提出了一种新型级联过程神经元网络模型。该模型是将连续输入、离散输出的级联过程神经元网络进行扩展，使系统的输入输出均为时变函数。将该模型应用于pensim仿真平台对青霉素发酵建模研究，结果表明，改进的级联过程神经元网络预测精度高，模型准确，能够较好的反映系统的时变特性，适合高精度的在线快速建模。