基于遗传规划的哈默斯坦模型的辨识

• 作者: 孙文亮 钱锋
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传规划 哈默斯坦模型 系统辨识 最小信息量准则
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 建模与验模
• 页码范围: 96-99
• 页数: 4页
• 分类号: TP273.5
• 字数: 2100字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.06.026

摘要

该文基于遗传规划提出了一种辨识哈默斯坦模型的新方法.哈默斯坦模型由静态非线性模块和动态线性模块串联而成,因此系统辨识的目标是要找到非线性和线性模块的最优数学模型.该文通过遗传规划确定非线性模块的函数结构,并结合遗传算法确定模型的未知参数,适应度值的计算采用了最小信息量准则(AIC),以平衡模型的复杂度和精确度.该方法不需要对模型的先验知识有详细了解,就能达到较好的辨识效果,并且能够克服观测噪声的污染,获得参数的无偏估计.仿真结果说明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱锋	华东理工大学自动化研究所	223	3004	26.0	44.0
2	孙文亮	华东理工大学自动化研究所	2	4	1.0	2.0