Abstract-This paper föreslår Runge-Kutta neurala nätverk (RKNN) för identifiering av okända dynamiska system som beskrivs med vanliga differentialekvationer (dvs. vanliga differentialekvation eller ODE-system) i hög noggrannhet. Dessa nätverk är konstruerade enligt approximationsmetoden Runge-Kutta. Den främsta attraktionen för RKNN är att de exakt uppskattar de föränderliga frekvenserna av systemtillstånd (dvs. den högra sidan av ODE _ x = f (x)) direkt i sina undernätverk baserat på interpoleringen mellan utrymme och domän inom ett provtagningsintervall så att de kan göra långsiktiga förutsägelser av systemstatsbanor. Vi visar teoretiskt den överlägsna generaliseringen och långsiktiga förutsägelseförmågan hos RKN över de normala neurala nätverken. Två typer av inlärningsalgoritmer undersöks för RKN: s, gradient och icke-linjära rekursiva minst-kvartsbaserade algoritmer. Konvergensanalys av inlärningsalgoritmer görs teoretiskt. Datorsimuleringar visar RKN:s bevisade egenskaper.
RK metoder har antagits för att konstruera neurala nätverk, som kallas RKN, för identifiering av okända dynamiska system som beskrivs av ODEs REF.
Runge-Kutta neural network for identification of dynamical systems in high accuracy
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}