Modelovanie s využitím dopredného neurónového modelu
Táto časť internetovej aplikácie sa zaoberá vytváraním dopredného neurónového modelu robota Khepera II, ktorý sa správa ako nelineárny MIMO dynamický systém s viacerými vstupmi a výstupmi. Vytvorený dopredný neurónový model by mal po natrénovaní čo najpresnejšie kopírovať dynamiku simulačného systému.
Na návrh dopredného neurónového sme použili identifikačnú štrutkúru na báze výstupnej predikčnej chyby, ktorá má tvar:
Obr.1 Identifikačná štrutkúra na báze výstupnej predikčnej chyby
Nami navrhnutý dopredný neurónový model má štruktúru NARX:
Obr.2 Štruktúra neurónového modelu NARX
pre ktorý platí:
Na trénovanie sme použili algoritmus Levenberg-Marquardt, pri ktorom sa zmena synaprických váh vypočítava podľa vzťahu:
kde matica J je Jakobián neurónu, matica I je jednotková matica,mí je koeficient rýchlosti adaptácie váh a e chybový vektor.
