基于随机配置网络的非线性系统智能建模方法.pdf
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基于随机配置网络的非线性系统智能建模方法 本文提出了一种基于随机配置网络的非线性系统智能建模方法,该方法通过结合递推最小二乘法和随机配置网络,实现了对非线性系统的高精度辨识。该方法首先使用递推最小二乘法对低阶模型的未知参数进行辨识,然后使用随机配置网络对高阶非线性部分进行估计。最后,通过交替辨识,提出了一个智能建模方法,可以提高非线性系统的辨识精度。 知识点1:非线性系统建模 非线性系统是一类复杂的系统,具有非线性关系的输入和输出。传统的线性模型无法准确地描述非线性系统的行为,需要开发新的建模方法来描述非线性系统的行为。本文提出了一种基于随机配置网络的非线性系统智能建模方法,旨在提高非线性系统的辨识精度。 知识点2:递推最小二乘法 递推最小二乘法是一种常用的参数辨识方法,通过递推计算来估计模型参数。本文使用递推最小二乘法对低阶模型的未知参数进行辨识,提高了模型的精度。 知识点3:随机配置网络 随机配置网络是一种机器学习算法,能够对复杂系统进行建模和预测。本文使用随机配置网络对高阶非线性部分进行估计,提高了模型的泛化能力。 知识点4:交替辨识 交替辨识是一种常用的参数辨识方法,通过交替计算来估计模型参数。本文使用交替辨识,结合递推最小二乘法和随机配置网络,提出了一个智能建模方法。 知识点5:智能建模 智能建模是一种基于数据驱动的建模方法,能够对复杂系统进行智能化建模。本文提出了一种基于随机配置网络的智能建模方法,旨在提高非线性系统的辨识精度。 知识点6:非线性系统辨识 非线性系统辨识是指对非线性系统的参数进行估计和辨识。本文提出了一种基于随机配置网络的非线性系统智能建模方法,旨在提高非线性系统的辨识精度。 知识点7:数据驱动建模 数据驱动建模是一种基于数据的建模方法,能够对复杂系统进行智能化建模。本文提出了一种基于随机配置网络的智能建模方法,旨在提高非线性系统的辨识精度。 知识点8:机器学习算法 机器学习算法是一种基于数据的算法,能够对复杂系统进行建模和预测。本文使用随机配置网络对高阶非线性部分进行估计,提高了模型的泛化能力。 知识点9:参数辨识 参数辨识是一种常用的参数估计方法,通过数据来估计模型参数。本文使用递推最小二乘法和交替辨识,对模型参数进行估计。 知识点10:系统辨识 系统辨识是一种对系统参数和结构的估计方法。本文提出了一种基于随机配置网络的智能建模方法,旨在提高非线性系统的辨识精度。
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