基于人工神经网络的动态系统仿真模型和算法研究_陈元琳

资 源 简 介

基于人工神经网络的动态系统仿真模型和算法研究_陈元琳

详 情 说 明

这篇论文探讨了如何利用人工神经网络技术来构建动态系统的仿真模型。陈元琳研究员深入研究了神经网络在复杂动态系统建模中的关键算法和应用方法。

研究首先分析了传统动态系统建模方法的局限性，特别是在处理非线性、时变特性时的不足。随后提出了基于神经网络的动态系统辨识框架，该框架能够通过数据驱动的方式自动学习系统的内在规律。

论文重点阐述了三种核心算法：自适应权重调整算法、时延反馈网络结构和混合训练策略。这些算法有效解决了动态系统仿真中的实时性、精度和稳定性问题。研究还对比了不同网络结构（如前馈网络、递归网络）在动态建模中的表现差异。

实验部分验证了所提方法在机械系统控制、化工过程模拟等场景中的优越性。结果显示神经网络模型相比传统方法具有更好的泛化能力和适应性，特别是在系统参数发生突变时表现出更强的鲁棒性。