基于头脑风暴优化算法的Wiener模型参数辨识

被引：12

作者：

陈山 ^{[1
]}

宋樱 ^{[1
]}

房胜男 ^{[1
]}

盛碧琦 ^{[2
]}

潘天红 ^{[1
]}

机构：

[1] 江苏大学电气信息工程学院

[2] 公安海警学院

来源：

控制与决策 | 2017年 / 32卷 / 12期

关键词：

Wiener模型; 参数辨识; 头脑风暴优化算法; 变异;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

Wiener模型是一种典型的模块化非线性模型,广泛应用于工业过程控制领域.由于其结构的非线性,参数辨识无法直接得到解析解.为此,将Wiener模型的参数估计转化为带约束的非线性优化问题,以头脑风暴优化(BSO)算法并行搜索该问题的最优解,并以搜索过程中的反馈信息调整BSO算法的变异过程,以改进算法的收敛速度和辨识精度.数值仿真和工业数据验证了所提算法的有效性.

引用

页码：2291 / 2295

页数：5

共 6 条

[1]

基于改进差分进化算法的Wiener模型辨识 [J].