基于随机配置网络的非线性系统智能建模方法.pdf

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。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。