基于动态递归模糊神经网络的水轮发电机组建模

针对水轮发电机组的复杂动态特征,提出一种新的动态递归模糊神经网络结构,并将其应用于解决水轮发电机组的建模问题’通过在网络规则层引入乘积运算,使得复杂模糊规则容易提取,模糊推理功能易于实现.在网络隐层中引入局部递归单元,该方法能克服基于反向误差传播的静态网络辨识动态系统的局限性,提高辨识水轮发电机组动态特性的准确性.通过与其他智能方法的仿真比较,验证了所提出方法的有效性.