应用速度变异粒子群的系统辨识方法研究

被引：3

作者：

徐小平 ^{[1
]}

钱富才 ^{[1
]}

王峰 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安理工大学自动化与信息工程学院

[2] 西安交通大学理学院

来源：

计算机工程与应用 | 2008年 / 01期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

系统辨识; 粒子群优化算法; 速度变异; 元模型; 组合优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP11 [自动化系统理论];

学科分类号：

0711 ; 071102 ; 0811 ; 081101 ; 081103 ;

摘要：

论文研究了一种利用粒子群优化(PSO)算法对系统模型进行辨识的新方法。该方法的基本思想是将典型的数学模型的相互组合而构成系统模型的新颖辨识方法,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后采用粒子群优化算法同时实现了系统的结构辨识与参数辨识。为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出了一种利用速度变异的粒子群优化(VMPSO)算法。最后,给出了仿真示例,其结果表明了所给的系统辨识方法的合理性和求解算法的有效性。

引用

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页数：4

共 9 条

[1] 基于遗传算法的系统辨识方法研究 [J].