陈惟岐;于镝;

• 1:大庆石油学院秦皇岛分院

• 2:大庆石油学院电气信息工程学院 河北秦皇岛066004

• 3:黑龙江大庆163318

摘要(Abstract)：

为解决非线性系统辨识和预测问题,以多层前向网络为模型框架,采用带自适应冷却进度表的模拟退火算法与Powell算法构成新型混合算法,训练网络的权值.冷却进度表中的主要参数是模拟退火算法的控制参数(伪温度)的初值及其衰减函数.把整个迭代过程划分为若干阶段.在每个阶段结束时,依据网络模型误差自适应地修正下阶段的回火温度、伪温度的衰减函数中的参数和迭代步长初值.该混合算法的全局和局部搜索能力强,网络辨识精度高.应用表明了该方案的有效性.

关键词(KeyWords)：神经网络;模拟退火算法;冷却进度表;Powell算法;辨识;非线性系统

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):黑龙江自然科学基金资助课题(TF2005-26)

作者(Author):陈惟岐;于镝;

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参考文献(References)：

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