一种新型动态回归神经网络结构在非线性系统辨识中研究

摘要

本文对非线性和时变大滞后动力系统的在线辨识问题进行了研究，提出了对神经网络的输入神经元进行并行化处理的递归结构，使神经网络具有动态在线辨识能力。论述了网络结构算法的可行性。通过对非线性和大时变纯滞后的被控对象的在线辨识仿真结果，验证了输入并行化动态回归网络具有很强的自适应性和鲁棒性，为非线性动态系统在线辨识提供了新的方法。