基于改进PSO-SMO的模型参数辨识及应用

• 作者: 刘林 杨永洪 王刚 翟永杰
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: PSO-SMO 参数辨识 ARX模型 长期预测模型
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 121-124,129
• 分类号: TP18
• 字数: 4054字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-2552.2011.07.037

摘要

目前,大多数智能辨识方法只考虑辨识系统的输出值,不能辨识模型的参数.对此,研究了基于线性核函数支持向量机的辨识算法,对模型参数和输出同时进行辨识.在此基础上,采用改进的PSO-SMO算法以提高辨识速度和精度.将该方法用于ARX模型和长期预测模型的参数辨识中,结果表明,该算法比其他算法具有更高的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翟永杰	华北电力大学自动化系	92	1421	19.0	35.0
2	刘林	华北电力大学自动化系	15	49	4.0	6.0
3	王刚		6	18	3.0	4.0
4	杨永洪		1	3	1.0	1.0