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基于RPROP-DE算法的模糊RBF网络非线性系统辨识

作　者: 方力智
导　师: 张翠芳
学　校: 西南交通大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 非线性系统辨识 模糊RBF神经网络 差分进化算法 RPROP-DE算法
分类号: N945.14
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 37次
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内容摘要


近些年来,科技的迅猛发展,使系统辨识向着更为复杂,更加严密的方向发展。模糊RBF(radial basis function,RBF)网络非线性系统辨识,融合了神经网络和模糊逻辑两者的长处,展现出了强大的非线性映射能力。但是因为训练模糊RBF网络的传统算法存在极易陷入局部极小值、早熟和辨识精度不理想等问题,所以针对这些问题进行了研究。首先,本文介绍了模糊RBF神经网络的结构以及辨识原理。针对在模糊RBF神经网络中广泛使用的最多的方法——遗传算法和BP算法存在的收敛慢、容易陷入局部极值以及辨识精度不高的缺点,提出一种基于差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)的模糊RBF网络进行非线性系统辨识的新方法。差分进化算法是一种强大的全局优化搜索方法。差分进化算法收敛快、实现简单,稳定性极强,所需领域知识少,非常适合解决复杂的寻优问题。然后,为了克服在模糊RBF网络系统辨识中梯度对网络权重变化的影响,用局部快速学习方法RPROP算法与差分进化算法组合成的——RPROP-DE算法训练模糊RBF神经网络,RPROP算法不受梯度值对权重改变的影响,而只是决定模糊RBF神经网络权值的调整方向,并将RPROP-DE算法用于系统辨识,取得了极佳的辨识性能。最后,将RPROP-DE算法和DE算法优化的辨识效果进行了比较,实验结果证明基于RPROP-DE算法的辨识误差和辨识精度都要优于DE算法优化的辨识方法。

全文目录


摘要  6-7
Abstract  7-11
第1章 绪论  11-16
  1.1 非线性系统辨识的研究现状  11-12
  1.2 差分进化算法的研究现状  12-14
    1.2.1 差分进化算法的发展  12-13
    1.2.2 差分进化算法在神经网络中的应用  13-14
  1.3 本文的主要研究内容  14-16
第2章 模糊RBF神经网络非线性系统辨识  16-26
  2.1 引言  16
  2.2 模糊RBF网络的拓扑结构  16-18
  2.3 模糊RBF网络辨识原理  18-20
  2.4 梯度下降算法实现步骤  20-21
  2.5 模糊RBF网络非线性系统辨识仿真研究  21-25
  2.6 小结  25-26
第3章 基于遗传算法的模糊RBF网络非线性系统辨识  26-36
  3.1 引言  26
  3.2 遗传算法基本原理  26-29
    3.2.1 遗传算法基本介绍  26-27
    3.2.2 复制  27
    3.2.3 交叉  27-28
    3.2.4 变异  28
    3.2.5 遗传算法的特点  28-29
  3.3 遗传算法优化模糊RBF网络实现步骤  29-30
  3.4 基于GA的模糊RBF网络非线性系统辨识仿真研究  30-33
  3.5 BP算法与遗传算法比较分析  33-35
  3.6 小结  35-36
第4章 基于差分进化算法的模糊RBF网络非线性系统辨识  36-49
  4.1 差分进化算法原理  36-40
    4.1.1 差分进化算法基本介绍  36
    4.1.2 变异  36-37
    4.1.3 交叉  37
    4.1.4 选抒  37-38
    4.1.5 差分进化算法流程  38-39
    4.1.6 差分进化算法的参数设置  39
    4.1.7 差分进化算法的特点  39-40
  4.2 差分进化算法的改进  40
  4.3 差分进化算法训练模糊RBF网络的步骤  40-42
  4.4 DE算法优化模糊RBF网络的非线性系统辨识仿真研究  42-45
  4.5 几重辨识方法仿真对比分析  45-48
  4.6 小结  48-49
第5章 基于RPROP-DE算法的非线性系统辨识  49-63
  5.1 引言  49
  5.2 弹性BP算法原理及其改进  49-53
  5.3 RPROP算法的特点  53
  5.4 RPROP-DE算法训练神经网络的步骤  53-56
  5.5 RPROP-DE算法训练模糊RBF网络的仿真研究  56-59
  5.6 DE算法与RPROP-DE算法仿真对比分析  59-61
  5.7 小结  61-63
结论  63-65
致谢  65-66
参考文献  66-71
攻读硕士学位期间发表的学术论文  71

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中图分类: > 自然科学总论 > 系统科学 > 系统工程 > 系统分析 > 系统辨识
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