基于LM算法的神经网络系统辨识

介绍了电流变传动系统 ,并采用基于Levenberg -Marquardt(LM )算法的BP神经网络对其进行系统辨识。LM算法是梯度下降法与高斯 -牛顿法的结合。就训练次数与精确度而言 ,它明显优于共轭梯度法及变学习率的BP算法 ,适用于系统辨识。仿真结果表明LM算法可大大地提高学习速度 ,缩短训练时间 ,且辨识效果很好。