一种新型的非线性系统模型参数辨识方法

• 作者: 耿永刚
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 微粒群算法 非线性系统 参数辨识
• 年，卷（期）: 2010,（17）
• 页码范围: 74-76,80
• 分类号: TP18
• 字数: 3319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2010.17.024

摘要

针对传统模型参数辨识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点,提出了一种基于微粒群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法,利用PSO算法强大的优化能力,通过对算法的改进,将过程模型的每个参数作为微粒群体中的一个微粒,利用微粒群体在参数空间进行高效并行的搜索来获得过程模型的最佳参数值,可有效提高参数辨识的精度和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿永刚		4	7	2.0	2.0