基于改进差分进化算法的非线性系统模型参数辨识

• 作者: 张乾 徐保国 熊伟丽 陈敏芳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 差分进化算法 非线性系统 参数辨识 发酵过程
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 124-127
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.01.029

摘要

针对非线性模型的参数估计寻优较为困难的问题,提出一种基于改进的差分进化算法的非线性系统模型参数辨识新方法.通过引入一个自适应变异率,随着迭代的进行自适应调整缩放因子,从而在初期保持种群多样性以避免早熟,并在后期逐步降低变异率,保留优良信息,避免最优解遭到破坏.交叉概率采用动态非线性增加的方法,提高了收敛速度.为了验证算法性能,针对几类典型的非线性模型参数辨识问题进行了仿真研究,并将其应用于一类发酵动力学模型参数的估计中.结果表明改进算法的参数辨识精度高,收敛速度也比较快,有效提高了模型建立的精度与效率,为解决实际系统中参数估计问题提供了一条可行的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐保国	江南大学物联网工程学院	277	2198	22.0	30.0
2	熊伟丽	江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室	119	960	17.0	25.0
6	张乾	江南大学物联网工程学院	3	22	2.0	3.0
7	陈敏芳	江南大学物联网工程学院	6	88	5.0	6.0