神经网络与先验知识结合的复杂系统杂交建模

"该资源是一篇发表于2007年的工程技术论文，主要研究了基于神经网络的复杂系统杂交建模方法，针对一类具有滞后特性的非线性系统进行建模，结合先验知识与神经网络黑箱建模技术，以实现系统响应预测和结构特征分析。" 在复杂系统的研究中，建模是一项关键任务，尤其对于具有滞后非线性行为的系统而言，其建模难度较大。本文提出的基于神经网络的杂交建模方法提供了一种有效的解决方案。首先，利用先验知识确定系统的模型形式和主体部分，这通常基于已有的理论基础、物理定律或实验观察，确保模型的基础结构正确无误。例如，在结构动力学领域，可能基于材料性质、几何形状和边界条件等信息来构建初步的数学模型。 然后，神经网络作为黑箱建模工具，用于估计和学习系统中难以精确表达或未知的部分，如滞后系统的恢复力。神经网络以其强大的非线性映射能力，能有效捕捉数据中的复杂模式和关系，弥补先验知识模型的不足。通过训练神经网络，可以得到与实际系统行为更接近的恢复力函数，从而提高整体模型的预测精度。 这种杂交建模方法的一个显著优点是，它不仅可以进行系统响应的预测分析，还能揭示系统的主体结构特征。预测分析有助于理解和预测系统的动态行为，这对于系统控制、故障诊断和性能优化至关重要。同时，获取的系统结构特征对于设计改进具有指导意义，可以帮助工程师理解哪些参数或设计元素需要调整以改善系统性能。 关键词“杂交建模”表明这种方法结合了多种建模技术，既能利用人类专家的知识，又利用数据驱动的方法进行学习。而“滞后系统”是指那些其当前状态受到过去状态影响的系统，这类系统在许多工程领域中广泛存在，如机械振动、流体动力学、生物系统等。通过神经网络处理滞后效应，可以提高模型的适应性和准确性。 “先验知识”和“神经网络”是本研究的核心工具。先验知识是基于已有理论和经验的信息，为建模提供了方向和约束；神经网络则是一种数据驱动的学习模型，能够从输入-输出数据中自动学习规律，对模型进行补充和完善。 这篇论文提出的基于神经网络的复杂系统杂交建模方法，为处理具有滞后非线性特性的系统提供了新的思路，通过结合先验知识和黑箱建模，实现了更为准确的系统建模，对于工程实践中的系统分析和设计优化具有重要价值。