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nonlinear systems identification via an Input-Output Model Based on a Feedforward Neural Network

International Journal of Plant Engineering and Management 1997年第4期2卷 45-50页

作者： O. L. Shuai South China University of Technology, Gungzhou, 510641, P.R. China S. C. Zhou S. K. Tso T. T. Wong T.P. Leung The Hong Kong Polytechnic University, HungHom, Kowloon, HK

This paper develops a feedforward neural network based input output model for a general unknown nonlinear dynamic system identification when only the inputs and outputs are accessible observations. In the developed model, the size of the input space is directly related to the system order. By monitoring the identification error characteristic curve, we are able to determine the system order and subsequently an appropriate network structure for systems identification. Simulation results are promising and show that generic nonlinear systems can be identified, different cases of the same system can also be discriminated by our model.

关键词： nonlinear dynamic systems identification neural networks based Input Output Model identification error characteristic curve

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