基于神经网络的复杂过程系统模型辨识

作者:刘文伟;李琳;张洪剑;孙盛骐 刊名:沈阳大学学报 上传者:杨洋

【摘要】针对复杂生产过程中的一阶和二阶液位系统,利用MATLAB软件的神经网络工具箱,分别应用BP和径向基两种神经网络模型进行系统辨识,得到系统模型.通过结果比较,得出两种神经网络的应用特点:对于一阶非线性液位过程,径向基神经网络创建的数学模型性能较好;对于二阶线性液位过程,BP神经网络的建模效果较好;尽管BP神经网络的模型训练过程有学习收敛慢、局部最小点、层数和单元数不易确定的缺点,但其函数逼近的精确度对二阶线性的辨识具有独特优势.

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