基于GA-Fuzzy的混沌系统辨识研究

• 作者: 刘君华 郭会军
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 混沌系统辨识 模糊聚类 TSK模糊模型 实数编码遗传算法 时间序列
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 1323-1325,1329
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3300字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2004.06.057

摘要

提出用遗传算法优化的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型对未知或不确定的混沌动力学系统进行辨识.在辨识未知混沌系统的TSK模型过程中,只需利用未知混沌系统的输出时间序列.首先,采用模糊聚类分析方法从训练数据建立其初始TSK模糊模型.然后采用实数编码的遗传算法对初始模型进行优化设计.同时为防止破坏模糊规则的语义属性,对遗传搜索空间采取了适当的限制.用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型,通过计算辨识模型的Lyapunov指数定量地评价辨识模型的性能.仿真结果表明,该辨识模型能很好地逼近原混沌动力学系统,准确地体现原混沌系统的动力学特性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘君华	西安交通大学电气工程学院	224	3216	28.0	45.0
2	郭会军	西安交通大学电气工程学院	5	70	4.0	5.0