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1、系统工程与电子技术第25卷第2期SystemsEngineeringandElectronicsVol.25,No.22003文章编号:1001-506X(2003)02-0194-04几种递归神经网络及其在系统辨识中的应用丛爽,高雪鹏(中国科学技术大学自动化系,安徽合肥230027)摘要:递归网络中包含延时变量,用其来进行系统辨识时可以得到动态网络系统。首先介绍了Elman网络和Jordan网络及其改变型。根据网络的输入/输出数据,采用BP算法和数值优化算法进行训练,并利用一个具体的系统模型辨识的例子,通过性能对比
2、揭示了各网络用于系统辨识时的优缺点,为递归网络的合理应用提供参考。关键词:Elman网络;Jordan网络;系统辨识;联接层中图分类号:TP391.41文献标识码:ARecurrentNeuralNetworksandTheirApplicationinSystemIdentificationCONGShuang,GAOXue-peng(Dept.ofAutomation,UniversityofScience&TechnologyofChina,Hefei230027,China)Abstract:Recurren
3、tnetworkshavedelayvariables.Adynamicnetworksystemcanbeobtainedwhentheyareusedtoidentifysystems.ThispaperintroducesElmanandJordannetworksandtheirimprovedforms.BPalgorithmandnumericaloptimizationalgo-rithmareusedtotrainthenetworksaccordingtotheinput/outputdata.An
4、exampleofsystemidentificationandperformancecompari-sonillustratestheadvantagesanddisadvantagesofthenetworks,providingareferenceforrationalapplicationofrecurrentnetworks.Keywords:Elmannetworks;Jordannetworks;Systemidentification;Contextlayer详细介绍了Elman网络、Jordan网络
5、以及它们的改变型。所1引言介绍的网络都属于部分递归网络。完全递归网络与部分递人工神经网络己被有效地用于系统的辨识与建模中,其归网络的区别在于:完全递归网络的结构中对包含时延的连接没有任何限制,可以有任意的前馈与反馈连接,且所有连中常常需要考虑的问题是所建模型是对动态的还是对静态接权值都可以修正;而部分递归网络是一个相对简单的动态的系统起作用。动态系统与静态系统的区别在于所辨识的系统,一般是在前向网络的基础上,以固定的方式将某些层系统中是否存在时间因素,即是否包含延时因子。多层前向前一个时刻的状态反馈到前面的层,并且反
6、馈联接单元的权网络的结构中不包含时间因素,因而一般情况下辨识出的是值固定不变。本文将这些网络应用于非线性系统的辨识中,静态网络。利用多层前向网络对动态系统进行辨识,需要将并通过性能对比揭示出各网络用于系统辨识时的优缺点。一个动态时间的建模问题转化为一个静态空间的建模问题,这就对真实系统的辨识带来诸多的不便,例如为了获得准确2Elman网络及其改变型的模型结构,需要先假定系统的模型类,需要对模型结构类2.1基本Elman网络进行定阶,另外还存在对外部噪声特别敏感等问题。(1)网络结构递归网络(又称反馈网络)中由于存在输
7、出变量到输入基本的Elman网络是在BP网络的基础上增加了一个所端的反馈,因而其变量中包含时间延时网络,是真正的动态谓的“联接层”,由此将通过联接记忆的上一个时刻的隐层状网络系统。与静态神经网络相比,递归网络不需要预先假定态连同当前时刻的网络输入一起作为隐层的输入,相当于状系统的阶次,为动态系统的辨识与控制开辟了一个极有前途态反馈。各层的输入均为加权和;隐层的传递函数仍为某种的领域。动态递归神经网络由于其固有的反馈结构,往往只非线性函数,一般为Sigmoid函数,输出层为线性函数,联接需单层的网络就可以表达复杂的动态
8、系统,逼近系统的动态层也为线性函数。其网络结构如图1所示。过程,不过由于递推网络的训练复杂,收敛无法得到保证,因而被人们研究得较少。本文在参考国外有关文献的基础上,收稿日期:2002-04-23修订日期:2002-08-02基金项目:安徽省自然科学基金资助课题(03042301)作者简介:丛爽(1961-),女,教授,博士,主要研究方向为神经网
