一种鲁棒BP算法及其在非线性动态系统辨识中的应用

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利用多层前馈神经网络的非线性建模特性,基于动态BP网络的串并联和并联模型,提出了一种高鲁棒性BP算法,与传统的BP算法相比,鲁棒BP算法有5个优点:(1)适合于非线性动态系统辨识,(2)辨识精度高;(3)不必内插所有训练样本;(4)具有高鲁棒性,能抵制过失误差和量测误差;(5)收敛速度得到了改进,因为错误差样本的影响得到了适度的抑制,把该算法用于非线性动态系统辨识,仿真结果表明此方法是有效的。
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