%A Егорчев, Михаил Вячеславович %A Тюменцев, Юрий Владимирович %D 2017 %T ПОЛУЭМПИРИЧЕСКИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЯЕМЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ %K %X В статье обсуждается проблема математического и компьютерного моделирования нелинейных управляемых динамических систем при недостаточности знаний об объекте моделирования и условиях его функционирования. Предлагаемый подход к решению этой проблемы основан на объединении возможностей теоретического и нейросетевого моделирования.  Его работоспособность демонстрируется на примере моделирования движения и идентификации аэродинамических характеристик маневренного самолета. Предлагается алгоритм обучения полуэмпирической рекуррентной нейросетевой модели для решения задачи многошагового прогноза. В рамках данного алгоритма формируются и последовательно решаются оптимизационные подзадачи возрастающей сложности, при этом в качестве начальных приближений используются решения предыдущих подзадач. Также в работе рассматривается процедура получения репрезентативного набора обучающих данных посредством формирования полигармонических управляющих воздействий на объект моделирования. %U http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/328 %J Современные информационные технологии и ИТ-образование %0 Journal Article %R 10.25559/SITITO.2017.4.410 %P 241-255%V 13 %N 4 %@ 2411-1473 %8 2017-12-03