Идентификация нелинейных нестационарных объектов с помощью эволюционирующей радиально-базисной сети

Abstract

Розглянуто задачу нейромережевої ідентифікації нелінійного нестаціонарного об’єкта, представленого NARX-моделлю. Ця задача розв’язується на основі радіально-базисної мережі, вибір структури якої, її адаптація та навчання здійснюються за допомогою генетичного алгоритму. Наведено результати імітаційного моделювання, які підтверджують ефективність підходу, що розвивається.

The problem of neural network identification of nonlinear nonstationary time-dependent object represented by the NARX-model is considered. The solution to this problem is based on radial basis network, the choice of its structure, its adaptation and training are carried out using a genetic algorithm. The results of simulation confirm the efficiency of the proposed approach.