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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.
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文献信息
篇名 应用速度变异粒子群的系统辨识方法研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
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
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 31-34
页数 4页 分类号 TP273
字数 4936字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.01.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王峰 西安交通大学理学院 105 1002 17.0 28.0
2 钱富才 西安理工大学自动化与信息工程学院 87 555 12.0 18.0
3 徐小平 西安理工大学自动化与信息工程学院 36 536 12.0 22.0
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速度变异
元模型
组合优化
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研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
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390217
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陕西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China
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