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二阶微粒群算法训练的神经网络模型辨识Logistic映射的误差
图片来源：
张坤,梁林.
二阶微粒群优化神经网络的混沌系统辨识方法 ,
计算机系统应用, 2012 (05).
>>查看本文图片摘要
图片关键词：
误差图
神经网络模型
微粒群算法
Logistic映射
二阶
误差
所属学科：
物理学
自动化技术
图片上下文：
木楣饺∫闵窬?元数为3[9]。隐含层的神经元为S型的对数函数，其函数表达式为：22log()1xsigxe(8)输出层神经元的传递函数为线性传递函数。使用200个样本作为二阶微粒群算法训练的神经网络辨识模型的学习样本，100个样本用于检验二阶微粒群算法训练的神经网络
....
辨识模型的辨识效果。将该神经网络权值微粒化，微粒的维数为D=1×3+3×1+3+1=10。取二阶微粒群算法的粒子数目为100，惯性权重为0.45，学习因子c1=0.6，c2=1.4。经过200步迭代达到最小均方误差为3.5×10-7。图1为二阶微粒群算法训练的神经网络模型的辨识Logistic映射输出值与实际值的误差。图1二阶微粒群算法训练的神经网络模型辨识Logistic映射的误差2）Henon映射Henon映射的表达式为：2k1kk1yayby(9)当a=1.29，b=0.3时，式（9）处于混沌状态。取y0=0.2。采用串—并行辨识的二阶微粒群算法训练的神经网络模型辨识该对象。神经网络为输入层、隐含层和输出层构成的三层BP神经网络。输入层的神经元数为3，输出层神经元数为1。隐含层神经元数为7。隐含层神经元的传递函数为式（8），输出层神经元的传递函数为线性传递函数。二阶微粒群算法的参数取值与实例1中的参数取值相同。经过200步迭代达到最小均方误差为3.60×10-4。图2为二阶微粒群算法训练的神经网络模型的辨识Henon映射输出值与实际值的误差。图2二阶微粒群算法训练的神经网络模型辨识Henon映射的误差表1各算法的预测均方差比较辨识系统神经网络辨识模型训练次数均方差梯度下降BP算法的BP神经网络10003.40×10-2梯度下降动量BP算法的BP神经网络10002.70×10-2RBF神经网络1.50×10-5Logistic映射二阶微粒群算法训练的?
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