于无迹卡尔曼滤波的人工神经网络

资 源 简 介

于无迹卡尔曼滤波的人工神经网络

详 情 说 明

无迹卡尔曼滤波(UKF)与人工神经网络的结合为非线性系统参数估计提供了有效解决方案。UKF通过无迹变换处理非线性问题，避免了传统扩展卡尔曼滤波线性化带来的误差。

在神经网络训练过程中，UKF可用于优化网络权重参数。其基本思路是将神经网络权重视为系统状态，通过UKF算法不断调整和更新。相比传统的反向传播算法，这种方法能更有效地捕获参数的非线性特征，提高收敛速度。

MATLAB实现时需要注意几个关键点：首先需要设计合适的神经网络结构，定义状态转移和观测方程；其次要合理选择UKF的参数，如过程噪声和观测噪声的协方差矩阵；最后需要处理UKF采样点生成和权重计算等核心步骤。

这种方法特别适合处理具有强非线性的系统建模问题，如复杂工业过程控制、金融时间序列预测等领域。通过UKF优化的神经网络通常能获得更好的泛化性能和更高的预测精度。