基于GEP和GA技术的非线性系统辨识研究

• 作者: 朱耀春 白焰 蒋毅恒
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 基因表达式编程 遗传算法 非线性系统 系统辨识 多目标优化 NARMAX模型
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 592-596,603
• 页数: 6页
• 分类号: TP15
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2007.05.012

摘要

给出了利用基因表达式编程(GEP)进行非线性系统辨识的方法,弥补了传统辨识方法需要过多预知信息的不足,有着比遗传编程(GP)更简洁有效的系统模型结构表达方式.利用改进的遗传算法(GA)并行地进行模型参数进化,可以在有限的给定数据内得到合适的模型.关于模型适应度的定义,综合考虑了精确性和复杂性因素,能够获取一种比较折中的辨识结果.仿真结果表明,这种方式可以快速、准确地获取非线性模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白焰	华北电力大学自动化系	130	937	14.0	22.0
2	朱耀春	华北电力大学自动化系	7	19	3.0	4.0
3	蒋毅恒	华北电力大学自动化系	8	61	4.0	7.0