基于混合生物地理学算法的非线性系统辨识

• 作者: 任甜甜 张宏立 白瑞 罗丹
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 生物地理学优化算法 混合算法 参数估计 非线性模型
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 416-419,457
• 页数: 5页
• 分类号: TP202+.7
• 字数: 3385字
• 语种: 中文

摘要

针对非线性系统辨识问题,由于传统辨识方法存在精度低收敛慢等缺点,提出了一种采用混合生物地理学算法的非线性系统辨识方法.混合算法是在对生物地理学算法进行改进的基础上与差分进化算法相结合,通过适当地融合具有不同搜索能力的优化算法,使得混合算法的开采能力和探索能力得到更好的增强和平衡.通过对Wiener模型进行参数辨识,并与生物地理学算法和差分进化算法进行比较,仿真结果表明,利用混合生物地理学算法能够提高辨识精度并获得良好的辨识效果,验证了混合算法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宏立	新疆大学电气工程学院	89	474	12.0	17.0
2	罗丹	新疆大学电气工程学院	5	13	3.0	3.0
3	任甜甜	新疆大学电气工程学院	2	7	2.0	2.0
4	白瑞	新疆大学电气工程学院	2	5	1.0	2.0