本文關(guān)鍵詞：基于改進PDF技術(shù)的間歇過程NFM模型

  更多相關(guān)文章： 間歇過程 神經(jīng)模糊模型 概率密度函數(shù) 收縮策略 算法 預測

【摘要】：間歇過程是一類具有典型復雜非線性特性的生產(chǎn)過程,可以利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(NFM)建立其輸入輸出的非線性映射關(guān)系。在前期的研究中曾提出過基于概率密度函數(shù)(PDF)技術(shù)的模型訓練方法,成功解決了傳統(tǒng)的基于MSE準則訓練方法模型泛化能力弱的問題,但又產(chǎn)生了概率密度難以估計及目標PDF未知時模型性能不穩(wěn)定的問題。針對這兩個問題,引入了新的概率密度窗寬估計方法,并提出了在目標PDF未知時采用PDF預估器及其收縮策略的算法。仿真實驗表明:該方法能夠保證足夠的概率密度估計精度和模型預測性能。
【作者單位】： 上海大學機電工程與自動化學院自動化系上海市電站自動化重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 間歇過程 神經(jīng)模糊模型 概率密度函數(shù) 收縮策略 算法 預測
【基金】：國家自然科學基金項目(61374044) 上海市科委國際合作項目(12510709400) 上海市教委創(chuàng)新重點項目(14ZZ088) 2013年度上海市人才發(fā)展基金項目~~
【分類號】：TQ018
【正文快照】： 引言間歇過程(batch process)是精細化工、生物制藥和食品飲料等生產(chǎn)行業(yè)的主要生產(chǎn)方式[1]。由于其機理異常復雜且具有極強的非線性,想要建立其機理模型需要耗費大量的時間與資源[2]。在以信息化為導向的現(xiàn)代工業(yè)企業(yè)中每天都在產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在一定程度上隱藏著工

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【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李志紅,宋子明,袁志敏;間歇過程能量平衡和，

本文編號：896029