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基于NARX模型的非线性系统动力学响应建模方法研究的开题报告
非线性系统是指其系统动力学方程存在非线性项的动力学系统。非线性系统的动力学行为十分复杂，掌握其动力学特性对于理论研究和工程应用都具有重要意义。在实际应用中，基于非线性系统动力学响应建模的研究越来越受到学术界和工业界的关注。本文将利用NARX模型对非线性系统动力学响应建模方法进行分析和研究。
1.研究背景
在实际应用中，非线性系统动力学响应建模有着广泛的应用，例如：化工、机械、电力、电子等工业领域。目前，针对非线性系统的动力学响应建模通常分为两种方法：经验模态分解（EMD）和神经网络（NN）方法。其中，神经网络方法的代表模型之一是NARX模型。
NARX模型是神经网络的一种，其特点是具有记忆性。NARX模型既能对线性系统，也能对非线性系统进行动力学响应建模。而为了更好的建模非线性系统，从而掌握其特性和预测其响应，结合NARX模型的应用也得到了广泛的研究。
2.研究目的和意义
本文的研究目的是探究非线性系统动力学响应的建模方法，并以NARX模型为例进行仿真研究。该研究将从理论上为非线性系统动力学响应的建模提供有益的探索，为相关行业的决策提供预测、优化、控制等方面的参考意见。同时，该研究也将有望为相关领域的工作提供可靠的科学支持。
3.研究内容和方法
本文研究内容主要包括以下几个方面：
（1）非线性系统动力学响应的建模方法，包括神经网络、经验模态分解等方法的分析和比较。
（2）NARX模型的原理、特点、结构和优化算法等内容的介绍和分析。
（3）基于NARX模型的非线性系统动力学响应建模的仿真研究，包括数据预处理、模型建立、模型训练、模型检验等步骤。
（4）仿真结果的分析和讨论，验证NARX模型在非线性系统动力学响应建模方面的有效性。
本文利用MATLAB软件进行仿真研究，采用NARX模型进行非线性系统动力学响应建模，并分析NARX模型的适用性和建模效果。
4.研究预期结果
本文研究预期结果主要包括：
（1）通过对非线性系统动力学响应建模方法的比较分析，得到不同方法的优缺点，为相关领域的应用提供有益的参考。
（2）对NARX模型进行深入的分析和讨论，为该模型在非线性系统动力学响应建模方面的应用提供支持。
（3）通过仿真实验验证NARX模型在非线性系统动力学响应建模方面的有效性和适用性，为相关领域的应用提供可靠的科学支持。
5.研究进展和存在的问题
目前，本文已完成对非线性系统动力学响应建模方法和NARX模型的界定和分析，以及对数据的基础处理。目前，需要进一步深入的研究NARX模型的各种算法，如优化算法和训练算法等，探究其特性和优缺点。同时，需要继续完善仿真实验设计和结果分析，以便更全面和准确地评估建模效果。
6.经费预算
本研究主要依赖于计算机软硬件的支持，预计经费约为5000元左右，包括电脑、MATLAB软件、文献资料费用等。