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提出了一种部分递归神经网络结构，给出了学习率的实时调整方法，并将之运用于贯流式机组的在线预测。该网络克服了对被控对象结构先验知识的依赖性，并能反映调节对象的非线性映射关系。仿真试验表明，该网络能迅速地、较为准确地逼近实际系统的输出，可作为贯流式机组自适应控制的实时预测模型。
贯流式机组神经网络在线辨识研究
【摘 要】
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提出了一种部分递归神经网络结构，给出了学习率的实时调整方法，并将之运用于贯流式机组的在线预测。该网络克服了对被控对象结构先验知识的依赖性，并能反映调节对象的非线性映射
【机 构】
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河海大学水利水电工程学院
【出 处】
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河海大学学报
【发表日期】
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1998年3期
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