![](/images/graphics-bg.png)
Comparison of four neural network learning methods based on genetic algorithm for non-linear dynamic systems identification
Other Title(s)
مقارنة تدريب أربعة شبكات عصبية مبنية على GA في مطابقة الأنظمة الديناميكية غير الخطية
Author
Source
al-Rafidain Engineering Journal
Issue
Vol. 20, Issue 1 (29 Feb. 2012), pp.122-132, 11 p.
Publisher
University of Mosul College of Engineering
Publication Date
2012-02-29
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
11
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
من الصعب التحكم في الأنظمة الديناميكية الغير خطية بسبب عدم وضوح النموذج (model) و التأثيرات السلبية الخارجية التي تؤثر على هذه الأنظمة.
هذا البحث يناقش مسألة مطابقة (Identification) للأنظمة الغير خطية الديناميكية باستخدام الشبكات العصبية الديناميكية DNNs و المبنية على الخوارزمية الجينية (GA).
استخدمت أربعة شبكات عصبية هي شبكة LRN, شبكة FTDNN، شبكة Elman، و شبكة NARX.
نتائج المحاكات وضحت التعميم التي تمتلكها الشبكات العصبية الديناميكية المستخدمة.
بالإضافة إلى الدقة العالية في نمذجة أو تطابق النظام الديناميكي الغير خطي.
أيضا وضح هذا البحث مزايا و مساوئ الشبكات العصبية الديناميكية الأربعة باستخدام طريقة التدريب المبنية على الخوارزمية الجينية (GA).
Abstract EN
-Non-linear dynamical systems are difficult to control due to the model uncertainties and external disturbances that may occur in these systems.
This paper addresses the problem of identification using dynamic neural networks (DNNs) based on genetic algorithm (GA) for nonlinear dynamic systems.
Four different dynamic neural networks are used for identification of the same nonlinear dynamic system, using the genetic algorithm (GA) to train the Layer-Recurrent Network (LRN), Focused Time-Delay Neural Network (FTDNN), the Elman Network, and Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous inputs (NARX).
The simulation results show the generalization ability of the four dynamic neural networks which provide the high precision of model of the nonlinear dynamic system.
Also this paper illustrates the advantages and disadvantages of the different dynamic neural networks trained by GA.
American Psychological Association (APA)
Khalil, Rafid Ahmad. 2012. Comparison of four neural network learning methods based on genetic algorithm for non-linear dynamic systems identification. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 20, no. 1, pp.122-132.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309186
Modern Language Association (MLA)
Khalil, Rafid Ahmad. Comparison of four neural network learning methods based on genetic algorithm for non-linear dynamic systems identification. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 20, no. 1 (Feb. 2012), pp.122-132.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309186
American Medical Association (AMA)
Khalil, Rafid Ahmad. Comparison of four neural network learning methods based on genetic algorithm for non-linear dynamic systems identification. al-Rafidain Engineering Journal. 2012. Vol. 20, no. 1, pp.122-132.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309186
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 132
Record ID
BIM-309186