状态空间中的结构化神经网络作为灰盒模型

J. Zamarreño, Alejandro Merino Gómez
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摘要

西班牙状态空间神经网络(RNEE)在动力学系统建模中显示了非常好的特性。在本文中,我们提出了一种神经网络的进化,当关于系统内部结构的信息可以通过某种类型的模型获得时。有了这些信息,就可以得到一个灰盒模型,它更可靠地表示被建模的系统。这个模型被称为状态空间结构神经网络(nees)。本文给出了一个仿真案例研究的例子。英国国家空间神经网络(ssNN)在过去对动态系统建模时表现出了非常好的特性。在这篇论文中,我们提出了神经网络的进化,当关于系统内部结构的信息以任何类型的模型的形式可用时。= =地理= =根据美国人口普查,这个县的面积为。这个模型被称为结构状态空间神经网络(sssNN)。一个模拟的例子作为一个案例研究
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Red neuronal estructurada en el espacio de estados como modelo de caja gris
espanolLa Red Neuronal en el Espacio de Estados (RNEE) ha demostrado muy buenas propiedades en el modelado de sistemas dinamicos. En este articulo, proponemos una evolucion de dicha red neuronal cuando la informacion sobre la estructura interna del sistema esta disponible mediante algun tipo de modelo. Con esta informacion se puede obtener un modelo de caja gris que representa de forma mas fidedigna el sistema modelado. Este modelo ha sido bautizado como Red Neuronal Estructurada en el Espacio de Estados (RNEEE). Se presenta un ejemplo sobre un caso de estudio en simulacion. EnglishState space neural networks (ssNN) has demonstrated very good properties when modelling dynamic systems in the past. In this paper we propose an evolution of the neural network when information about the inner structure of the system is available in the form any kind of model. With this information, a grey-box model is obtained that represents in a better way the system to be modelled. This model has been named structured state space neural network (sssNN). A simulated example is presented as a case study
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