TAILIEUCHUNG - Model Predictive Control Part 9

Tham khảo tài liệu 'model predictive control part 9', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | Approximate Model Predictive Control for Nonlinear Multivariable Systems 153 exist. For an introduction to the field of neural networks the reader is referred to Engelbrecht 2002 . The common structures and specifics of neural networks for system identification are examined in Norgaard et al. 2000 . Network Structure The network that was chosen as nonlinear identification structure in this work is of NNARX format Neural Network ARX corresponding to the linear ARX structure as depicted by figure 12. It is comprised of a multilayer perceptron network with one hidden layer of sigmoid units or tanh units which are similar and linear output units. In particular this network structure has been proven to have a universal approximation capability Hornik et al. 1989 . In practice this is not very relevant knowledge though since no statement about the required number of hidden layer units is made. Concerning the total number of neurons it may still be advantageous to introduce more network layers or to introduce higher order neurons like product units than having one big hidden layer. yk-1 . . . yk n uk-d . . . uk d m Fig. 12. SISO NNARX model structure yk The prediction function of a general two-layer network with tanh hidden layer and linear output units at time k of output l is j l k j tanh wji Vt k 4 w20 3 j 1 V 1 where wji and 10 are the weights and biases of the hidden layer 2j and 2 1 are the weights and biases of the output layer respectively and Pi k is the ith entry of the network input vector regression vector at time k which contains past inputs and outputs in the case of the NNARX structure. The choice of an appropriate hidden layer structure and input vector are of great importance for satisfactory prediction performance. Usually this decision is not obvious and has to be determined empirically. For this work a brute-force approach was chosen to systematically explore different lag space and hidden layer setups as illustrated in figure 13. From the linear

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.