本科毕业论文(20届)最小二乘法和神经网络系统辨识的设计

本科毕业论文（第20期）最小二乘法设计与神经网络系统辨识 趋于量化。在生产实践的科学实验中，人们通常通过观察和计算来量化所研究的复杂物体的内在规律。因此，必须建立研究对象的数学模型，提出系统辨识问题。本文介绍了经典识别方法中广泛使用的最小二乘识别。最小二乘法通过最小化误差的二次和函数来确定模型参数。详细分析了最小二乘法、最小二乘估计及其性质，并利用Matlab获取给定系统的模型参数，证明了该算法的有效性。然而，由于经典识别方法可以识别一些无法线性化的非线性系统，我们提出了一种人工神经网络识别系统。它不需要事先知道被测系统的模型，直接通过学习系统的输入输出数据来实现。本文重点研究BP网络识别，并利用BP神经网络在Mat环境中建立时间序列种群预测模型来检测预测效果。 plexobjects,usuallythroughobservationandcalculationofquantitativeascertainitsinherentlaw,thismustbeestablishedtostudymathematicsmodel,whichproposedasystemidentificationproblem.Describesthedefinitionofsystemidentification,thecontentsofstep,classification,andintroducesoftheinputsignalofthesystemidentification.hemodelparameters.Detailedanalysisoftheleastsquaresmethod,leastsquaresestimationanditsproperties,andshowthattheeffectivenessofthealgorithmbyusingMatlabtocalculatethemodelparametersforagivensystem.Sincetheclassicalidentificationmethodcannotbelinearizednonlinearsystem,helpless,workrecognitionsystem.Itdoesnotneedtoknowinadvancethemodelofthesystemundertest,andachievethroughlearningsystemin输入和输出数据。本文,worktimeseriesofpopulationprojectionsmodel,检验预测效果。关键词：wo目录摘要IABSTRACTII目录Ill第1章引言11.1问题与研究意义11.2系统识别的发展与现状1第2章系统识别32.1识别的定义32.2识别内容及步骤32.3识别分类42.3.1离线识别42.3.2在线识别52.4识别输入信号52.4.1白噪声62.4.2伪随机二进制序列7第3章最小二乘识别93.1最小二乘乘法9最小二乘估计算法12< @3.3 最小二乘估计的概率性质 15 第 4 章基于神经网络的系统识别 194.1 神经网络简介 194.1.1神经网络的结构和类型 19BP网络识别 21结论 34参考文献 35致谢 36第一章 I引言1.1问题及研究意义 定量系统分析、系统综合仿真控制与预测越来越受到重视。

对研究对象进行建模是这些工作的前提和基础，即建立系统的数学模型，而测试方法是建模的方法之一。测试方法是通过分析未知系统的实验数据或输入输出数据毕业设计任务书非线性系统的神经网络控制设计及比较，建立与被测系统等效的数学模型。测试建模的方法是系统识别。系统辨识状态估计和控制理论是现代控制论中三个相互渗透的领域。辨识与状态估计离不开控制理论的支持，控制理论的应用也离不开系统辨识与状态估计技术。由于控制对象的日益复杂，控制理论的应用也越来越广泛。系统辨识研究如何确定系统的数学模型和参数，其理论日趋成熟。目前毕业设计任务书非线性系统的神经网络控制设计及比较，不仅工程控制对象需要建立数学模型，在其他领域，如生物学、医学、天文学和社会经济学等，也往往需要建立数学模型，并据此确定最优控制决策。到数学模型。传统的识别技术包括最小二乘法识别、最大似然法识别和时变参数识别法，但都难以解决