利用分数阶动态神经网络识别开环等离子体垂直位置
等离子体物理
2017-06-20 v1
摘要
为了识别复杂系统，需要更突出且更有前景的方法，其中可提及分数阶微分方程。本文旨在利用 Damavand Tokamak 的真实数据，提出一个分数阶非线性模型来预测 Tokamak 中等离子体柱系统的垂直位置。该系统基于一种新引入的分数阶动态神经网络进行识别。所提出的分数阶动态神经网络（FODNN）是整数阶动态神经网络的扩展，它采用了所谓的分数阶算子。实现了 FODNN，并将数值仿真结果与实验结果进行了比较，结果表明使用分数阶神经网络所提方法的性能优于整数阶神经网络。
引用
@article{arxiv.1706.05892,
title = {Identification of an Open-loop Plasma Vertical Position Using Fractional Order Dynamic Neural Network},
author = {Z. Aslipour and A. Yazdizadeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.05892},
year = {2017}
}
备注
20 pages,8 figures