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阿里·利亚卡特;福原真本;Tatsuoki武田

利用神经网络配置方法对动力系统参数进行优化估计。 （英语） Zbl 1196.93078号

计算。物理学。Commun公司。 150，第3期，215-234（2003）.
小结：基于神经网络配置方法，我们提出了一种从观测数据估计动力系统参数的新方法。我们构造了一个目标函数，它由动力模型方程在配置点的平方残差和观测值与其相应计算值的平方偏差组成。然后通过优化目标函数训练神经网络。通过对两个不同非线性系统参数的最优估计进行几次数值实验，证明了该方法的有效性。首先，我们考虑Lorenz模型的弱非线性和高度非线性情况，并应用该方法估计不同条件下这两种情况的参数最优值。然后，我们将其应用于估计具有非线性阻尼和恢复项的一维振子的参数，这些非线性阻尼和回复项代表了船舶在各种条件下的非线性横摇运动。这两个问题都取得了令人满意的结果。

引用于1文件

MSC公司：

93E10型 随机控制理论中的估计与检测
37号35 控制中的动态系统
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
65M70型 偏微分方程初值和初边值问题的谱、配置及相关方法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Liaqat}等人，计算。物理学。Commun公司。150，第3号，215--234（2003；Zbl 1196.93078）
全文： 内政部

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