Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

MODELI IDENTIFIKACIJA I SIMULACIJA RADNIH SUSTAVA TEMELJENI NA UMJETNIM NEURONSKIM MREŽAMA

Marko Valčić
Julije Skenderović


Puni tekst: hrvatski pdf 2.030 Kb

str. 43-64

preuzimanja: 1.333

citiraj


Sažetak

Rezultati identifikacije i simulacije dinamičkog ili statičkog radnog sustava značajno ovise o kvaliteti i odabiru ulaznih parametara. U radu je dat uopćen model identifikacije i simulacije radnog sustava u ovisnosti o različitim klasama parametara, temeljen na generaliziranoj regresijskoj neuronskoj (GRNN) mreži. Predložen je i model iteracijskog postupka kojim se pomoću vjerojatnosne neuronske (PNN) mreže vrši ocjena uspješnosti dobivenih simulacijskih rezultata nastalih kao odzivi GRNN mreža. Oba modela su testirana na parametrima sustava upravljanja i regulacije parnoturbinskog postrojenja, a u tu svrhu je korišten programski paket MATLAB 7.0.1.

Ključne riječi

umjetne neuronske mreže; identifikacija; simulacija; , klasifikacija; parne turbine

Hrčak ID:

3945

URI

https://hrcak.srce.hr/3945

Datum izdavanja:

1.12.2005.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 2.660 *