rbf参数辨识 是什么意思?

时间: 2023-11-29 08:47:40 浏览: 70
RBF参数辨识是指利用RBF神经网络模型对非线性系统进行辨识,通过优选聚类算法确定RBF神经网络的隐含层节点个数,并采用二阶递推学习算法对网络参数进行辨识的过程。在该过程中,通过输入样本优选确定RBF神经网络的隐含层节点个数,然后利用二阶递推学习算法对网络参数进行辨识,从而得到一个较为准确的非线性系统模型。
相关问题

matlab对rbf-arx模型参数辨识

在 MATLAB 中,可以使用 System Identification Toolbox 中的函数来对 RBF-ARX 模型参数进行辨识。以下是一个简单的示例: 首先,生成一些模拟数据: ```matlab t = 0:0.1:10; y = sin(t) + 0.1*randn(size(t)); u = cos(t); data = iddata(y', u', 0.1); ``` 然后,使用 `rbarx` 函数来建立一个 RBF-ARX 模型,并使用 `arxstruc` 函数来选择最佳的模型阶数: ```matlab model = rbarx(data, 5, 'gaussmf'); struc = arxstruc(data, [], [1:10], 'ff', model); ``` 最后,使用 `armax` 函数来对 RBF-ARX 模型参数进行辨识: ```matlab sys = armax(data, struc.best); ``` 在上面的代码中,`5` 是隐藏节点数,`'gaussmf'` 是径向基函数类型。`arxstruc` 函数中的 `[1:10]` 是指模型阶数的范围,`'ff'` 表示使用前馈结构。`struc.best` 是选择出的最佳模型阶数。 辨识完成后,可以使用 `compare` 函数来比较辨识出的模型和原始数据: ```matlab compare(data, sys); ```

rbf系统辨识 matlab

### 回答1: RBF系统辨识是一种基于径向基函数(Radial Basis Function)的系统辨识方法,它在MATLAB环境下得到广泛应用。RBF系统辨识可以用于从已知输入输出数据中建立系统的数学模型。 在MATLAB中进行RBF系统辨识的一般步骤如下: 1. 数据准备:收集和整理已知输入输出数据。确保数据的充分性和准确性,包括输入和输出变量的采样频率、采样点数等。 2. 网络设计:选择适当的径向基函数和网络结构。常用的径向基函数包括高斯函数、多项式函数等。根据应用需求,确定网络中隐含层的节点数和输出层的节点数。 3. 参数估计:通过使用最小二乘法或其他拟合方法对网络参数进行估计。最小二乘法可以通过优化算法实现,如Levenberg-Marquardt算法、遗传算法等。 4. 模型验证:使用其它未知数据进行模型验证和性能评估。可以计算均方误差(Mean Square Error)等指标来评价辨识模型的准确性和拟合程度。 5. 模型应用:使用辨识得到的模型进行预测、控制或优化等应用。根据具体任务的要求,可以将辨识模型与其它控制算法或优化算法相结合。 MATLAB提供了丰富的工具箱和函数,可以方便地进行RBF系统辨识。例如,可以使用nftool命令进行网络设计和参数估计,使用nnpred命令进行模型预测等。此外,MATLAB还提供了许多辅助函数,用于数据处理、图形显示和结果分析等。 总之,RBF系统辨识是MATLAB中一种有效的系统辨识方法,可以帮助我们从已知数据中建立模型,并应用于各种工程问题中。通过合理使用MATLAB提供的工具和函数,可以方便地完成RBF系统辨识的各个步骤,并得到准确可靠的辨识模型。 ### 回答2: RBF系统辨识是一种在Matlab中进行的非线性系统参数估计方法。RBF系统辨识基于Radial Basis Function(径向基函数)的模型,它将系统的输入映射到一组径向基函数上,然后使用最小二乘法来估计系统的参数。 在Matlab中,可以使用以下步骤进行RBF系统辨识: 1. 数据准备:首先,需要准备系统辨识所需的输入输出数据。这些数据通常是从实际系统中采集的。 2. 确定径向基函数:选择合适的径向基函数是RBF系统辨识的关键步骤。常用的径向基函数包括高斯函数、多项式函数等。在Matlab中,可以使用rbf函数来定义径向基函数。 3. 配置辨识器:在Matlab中,可以使用rbfcreate函数来配置RBF辨识器。这个函数可以设置径向基函数的个数、宽度、中心位置等参数。 4. 辨识过程:使用rbftrain函数来进行RBF系统的参数估计。该函数将准备好的数据作为输入,利用最小二乘法来估计系统的参数。 5. 验证与分析:完成辨识过程后,可以使用rbfperf函数来计算系统辨识的性能指标,如均方误差。另外,还可以使用rbfgen函数来生成辨识的模型,并通过对模型进行仿真和验证来分析系统的响应性能。 通过以上步骤,可以在Matlab中使用RBF系统辨识方法对非线性系统进行参数估计。这个方法的优点是具有较强的非线性逼近能力,可以对复杂系统进行较准确的辨识。但同时也需要注意径向基函数的选择和参数配置,以获得最佳的辨识效果。 ### 回答3: RBF(Radial Basis Function)系统辨识是一种在MATLAB中常用的系统辨识方法。该方法基于径向基函数的思想,通过建立训练样本和观测数据之间的映射关系来进行系统辨识。 在MATLAB中,可以使用rbf函数来建立RBF网络并进行系统辨识。该函数需要输入训练数据和目标数据,通过学习训练数据和目标数据之间的映射关系,从而得到系统的模型。 具体操作步骤如下: 1. 准备训练数据和目标数据。训练数据是已知的输入数据,而目标数据是对应的输出数据。这些数据可以根据具体问题进行采集或生成。 2. 使用rbf函数建立RBF网络。rbf函数包含了建立RBF网络所需的参数设置,如隐藏节点数量、径向基函数的类型、训练算法等。在建立网络时,需要根据实际情况选择合适的参数。 3. 使用train函数进行网络训练。train函数用于训练RBF网络,通过最小化训练数据与目标数据之间的误差,来优化网络参数。训练过程可以设置迭代次数或误差阈值等条件。 4. 使用sim函数进行系统辨识。训练完成后,可以使用sim函数对新的输入数据进行预测,从而得到系统的输出结果。sim函数会根据已训练好的网络模型进行计算,得到辨识结果。 在MATLAB中,使用RBF系统辨识方法可以对非线性、时变等复杂系统进行辨识,具有很强的适应能力。同时,MATLAB提供了丰富的辨识工具和函数,便于用户进行系统辨识的建模和分析。

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