ВЫБОР ПАРАМЕТРОВ НЕЙРОРЕГУЛЯТОРА MODEL REFERENCE CONTROLLER

Abstract

При построении нейронной сети объекта управления и нейронной сети регулятора Model Reference Controller с помощью ППП Neural Network Toolbox системы MATLAB количество нейронов скрытых слоёв варьировалось в широких предела. Оптимальные значения находятся в пределах . Успех тренировки сети в значительной степени зависит от длины обучающий выборки и такта дискретности , определяющего интервал между двумя последовательными моментами съема данных. Лучшие результаты получены при , . При увеличении снижается точность вычисления и разность между ошибкой обучения и ошибкой, полученной на контрольном и тестовом множестве. Уменьшение вызывает необходимость соответствующего увеличения и, как следствие, значительно увеличивается время тренировки сети, при этом существенного снижения ошибки не наблюдается.