基于神经网络的随机系统辨识与参数集成方法研究

本文主要探讨了个体网络训练误差收敛曲线在SolidWorks Flow Simulation中的应用，尤其是在基于神经网络集成的系统参数辨识领域。研究采用了三层前馈神经网络结构，包括一个输入层、两个隐藏层（使用S型传递函数）和一个输出层（线性传递）。实验设置的初始网络规模为[5 10 3]，包含六个个体网络，每个网络结构为[5 10 1]。 在训练过程中，通过对比图5.4和图5.5的误差收敛曲线，可以观察到两个网络的不同表现。图5.4的网络在训练100次后的误差最小值为100，而图5.5则达到104。进一步的训练至1000次后，五输入单输出子网络的逼近误差达到数量级【10-1，101】，明显优于三输入三输出的初始网络，后者误差量级为【10-12，104】。这表明神经网络的精度优势在复杂系统辨识中体现出来，且训练过程中的精度提升较为容易实现。 本文的研究利用MATLAB/SIMULINK平台和神经网络工具箱进行数字仿真，以5秒为仿真时间。在参数辨识的收敛过程中，如图5.6所示，对某个特定样本点，网络能够迅速收敛至平衡点，第一幅图显示了初期阶段的快速收敛，而第二幅图则展示了反向过程中的更精细变化。最后，各参数的百分误差达到了数量级【10.2，10.0】，显示出较高的辨识精度。 针对输入输出受噪声干扰的随机系统，研究者将系统辨识问题转化为模式识别问题，通过系统误差空间的划分，提出了一种新的系统模型描述方法，并构建了相应的神经网络辨识模型。这种方法利用了已知干扰的概率信息，能够模拟出系统输出的概率分布，提高辨识结果的实用性和直观性。此外，对于系统参数辨识，文中介绍了一种基于完备状态点的神经网络集成方法，它将系统识别和参数估计结合起来，既保持了高精度和泛化能力，又降低了对测试信息的依赖性，为随机系统在线辨识提供了有效的解决方案。 关键词：人工神经网络、系统辨识、模式识别、神经网络集成、参数辨识。这些关键词突出了本文的核心研究内容和方法，展示了神经网络在复杂系统识别中的重要作用。总体上，文章深入研究了神经网络在实际工程中的应用，尤其是其在系统参数辨识领域的创新策略和技术。