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基于动态神经网络的系统建模理论及优化技术研究

王颖  
【摘要】:系统建模技术已成为分析、研究各种系统,特别是复杂非线性系统的重要工具,由于具有经济、可靠、易实现和可多次重复使用等优点,已成为对实际系统进行分析、设计、实验、评估的有效手段,在科学研究和工程领域具有广泛应用。随着科学研究与工程应用领域的不断扩大,人们所面临的系统建模问题也变得越来越复杂。大多数建模对象存在着多种不确定性因素以及难以定量描述的非线性特性,并且对系统模型的描述能力和建模方法的灵活性、适用性以及智能水平要求越来越高,传统的系统建模方法在许多方面已不再满足当前的需求,存在模型选择及建模困难、精度低、求解难度大等问题。 近几年来,智能信息处理理论和技术得到重视和发展,为解决复杂非线性动态系统的建模问题提供了一种有效途径。由于动态神经网络具有高度非线性映射能力、大规模并行分布处理和良好的自适应学习机制,在复杂系统建模方面表现出较大的优势。因此,将动态神经网络应用到系统建模方面的研究具有很好的前景。 论文提出和建立了一种反馈动态神经网络模型,对一般过程神经网络模型的信息处理机制进行了改进。模型具有适用性强、学习效率高、对具体实际问题易于建模等特点;构建了基于梯度—牛顿结合训练算法、基于二次样条拟合训练算法以及基于数值积分训练算法等三种动态神经网络学习方法,并给出了模型及算法的优化原则和实现技术。最后结合油田开发生产中的实际问题,进行了动态神经网络系统建模方法的具体应用。


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