湖南省科技计划项目(2009WK2009)
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
- 相关作者：彭辉甘敏陈晓红叶志成曾小勇更多>>
- 相关机构：中南大学长沙理工大学合肥工业大学更多>>
- 发文基金：湖南省科技计划项目国家自然科学基金国家自然科学基金创新研究群体项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- RBF-AR模型在非线性时间序列预测中的应用被引量：9
- 2010年
- 研究了RBF-AR模型在非线性时间序列中的建模和预测问题,并把它与其它一些新近提出的模型或方法加以了比较.一种结构化非线性参数优化方法用来辨识此模型.数值实验和比较研究表明采用结构化非线性参数优化方法的RBF-AR模型在预测精度上要大大优于其它一些模型或方法.
- 甘敏彭辉陈晓红
- 关键词：RBF网络时间序列预测
- 一种基于自适应粒子滤波的多层感知器学习算法被引量：2
- 2013年
- 针对神经网络状态空间模型中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题,提出一种自适应的粒子滤波神经网络训练算法。该算法用粒子滤波估计网络的权时,利用序贯更新先验信息的序贯可信度最大化方法在线估计未知系统噪声方差。仿真结果表明:该自适应粒子滤波算法明显优于其他传统的神经网络训练算法,如扩展卡尔曼滤波、噪声可调的扩展卡曼滤波、普通粒子滤波等。
- 席燕辉叶志成彭辉
- 关键词：多层感知器粒子滤波自适应粒子滤波
- 基于状态相依RBF-ARX模型的非线性预测控制及应用被引量：2
- 2012年
- 对于一类工作点时变的光滑非线性多变量系统,采用状态相依自回归(state-dependent auto-regressive with exogenous,SD-ARX)模型描述系统的非线性状态特征,用高斯径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络近似SD-ARX模型的函数型系数,利用结构化非线性参数优化方法(structured nonlinear parameter opti-mization method,SNPOM)离线估计模型参数,并以状态信号量引导模型实时反映对象的动态特性,在此基础上设计的非线性预测控制器因避免了在线模型参数估计,可提高系统的实时性,并具有较好的控制效果。对四旋翼飞行器的实验结果验证了建模方法的有效性和控制方法的可行性。
- 曾小勇彭辉魏吉敏
- 关键词：非线性系统预测控制四旋翼飞行器
- 不同基函数对RBF-ARX模型的影响被引量：4
- 2010年
- 研究了高斯函数、多二次函数、逆多二次函数、薄板样条函数、三次函数和线性函数对RBF-ARX模型的影响。选取Mackey-Glass混沌方程、Lorenz吸引子和Box-Jenkins煤气炉3种标准时间序列作为测试模型的数据,采用一种快速收敛的结构化非线性参数优化方法辨识RBF-ARX模型。研究结果表明:最优基函数的选择并不一定是最常用的高斯函数,而是与问题相关,因而,在实际建模中,评价各种基函数有助于选择最优结构的RBF-ARX模型。
- 甘敏彭辉
- 关键词：径向基函数RBF-ARX模型
