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1、動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)是實(shí)際工程領(lǐng)域和科學(xué)研究中普遍存在的問題.在應(yīng)用中,很多系統(tǒng)都可以看作是一類復(fù)雜的非線性時(shí)變問題,一些問題由于缺乏先驗(yàn)理論和知識(shí),以及內(nèi)部變換和環(huán)境因素相互作用的復(fù)雜性,很難用確定的機(jī)理模型進(jìn)行精確描述和分析.例如,飛行器發(fā)動(dòng)機(jī)性能衰退預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)、化工生產(chǎn)PID控制、油田開發(fā)產(chǎn)能預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)等.在實(shí)際應(yīng)用中,需要建模和預(yù)測(cè)的多為非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng),而利用傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能預(yù)先確定系統(tǒng)的靜態(tài)模型.基于此,動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)建模和預(yù)測(cè)的研究,是近年來神
2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和預(yù)測(cè)的新發(fā)展方向.在發(fā)展過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論方面,本文從連接方式和逼近特性角度出發(fā),研究了具有較好適應(yīng)性的過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型--非層次化過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了3種不同時(shí)域聚合機(jī)制的輸入輸出均為時(shí)變函數(shù)的過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),其時(shí)空聚合運(yùn)算和激勵(lì)可同時(shí)反映時(shí)變輸入信號(hào)的空間聚合作用和輸入過程中的階段時(shí)間累積效應(yīng).這三種網(wǎng)絡(luò)分別是:時(shí)變輸入輸出過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),延時(shí)過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),階段時(shí)變輸入過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò).文中為提及的網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)了各自適用的
3、學(xué)習(xí)算法,并對(duì)各網(wǎng)絡(luò)模型及其學(xué)習(xí)算法的相關(guān)性能進(jìn)行了分析和仿真驗(yàn)證. 本文提出的基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)理論主要基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程預(yù)測(cè)理論.本文從泛函分析的角度出發(fā),將時(shí)間序列短期預(yù)測(cè)看作是一個(gè)泛函逼近問題,將時(shí)間序列長(zhǎng)期預(yù)測(cè)看作是一個(gè)算子逼近問題.文中討論并證明了過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)任意連續(xù)泛函或算子的逼近能力.為過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)提供了理論上的支持.文中以Mackey.GlaLSs混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)為例驗(yàn)證了基于過程神經(jīng)
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