基于灰聚类多子群自适应PSO算法的Volterra核辨识

• 作者: 冯晓云 李宁洲
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 灰聚类多子群自适应PSO算法 Volterra级数 精度影响系数 非线性系统辨识
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 1697-1701
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.06.022

摘要

针对一类单输入单输出非线性动态系统的Volterra级数模型辨识问题,提出了灰聚类多子群自适应PSO算法,并定义了精度影响系数以定量评估模型结构项对辨识精度的影响程度.在利用Volterra级数对非线性系统进行初始建模的基础上,采用灰聚类多子群自适应PSO算法和精度影响系数实现了非线性Volterra级数模型的结构确认和参数优化辨识.将该方法与基于标准PSO、GA、QPSO算法的Volterra时域核辨识方法进行了对比实验.结果表明,该方法在辨识精度及收敛速度等方面明显优于其他方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯晓云	西南交通大学电气工程学院	169	2280	27.0	37.0
2	李宁洲	西南交通大学电气工程学院	21	71	5.0	7.0