基于神经网络的主要温度系统辨识

简介：
本研究利用先进的神经网络技术，专注于开发一种能够准确识别和预测主要温度系统的模型。该方法通过分析大量数据来优化温度控制系统的性能，适用于工业自动化、环境监测等多个领域。 使用神经网络进行系统辨识具有以下优势： 1. 不需要选择具体的模型形式，因为神经网络本身就具备了辨识功能，其内部的权重反映了可调参数。 2. 能够对非线性系统进行有效识别，并且通过模拟系统的输入和输出数据来实现。这种方法是由神经网络自身完成的，无需采用传统的算法式方法。 3. 辨识过程的速度不受待分析系统复杂度的影响，而是取决于所用的神经网络结构及其学习策略。相比之下，传统辨识技术在处理更复杂的模型时会变得更为繁琐。 4. 神经网络拥有大量的连接点，在这些点上的权重可以调整以使输出接近于实际系统的响应值。 5. 作为系统的一种物理实现方式，使用神经网络进行的识别能够提供一个更加贴近实际情况的模型，并且可以通过调节参数来优化控制性能。因此，基于这种方法构建出来的辨识模型不仅具有实用性还具备良好的可调性。