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摘要:
研究ARX模型的系统辨识问题.针对系统辨识过程中,传统方法对系统参数的辨识精度低,收敛速度慢等问题,提出一种协同进化粒子群算法,将参数辨识问题转换为参数空间上的函数优化问题,采用双种群并行搜索的方式对系统参数进行迭代寻优.在迭代的过程中,两个种群分别选用不同进化策略,种群间周期性的共享个体最优和种群最优,以平衡种群的多样性和快速性,最终实现高精度快速收敛.通过MATLAB软件对ARX模型进行系统仿真辨识,结果显示,协同进化粒子群算法比传统的粒子群算法具有更高的精度、稳定性以及快速性,从而验证了上述算法在系统辨识方面的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 基于协同进化粒子群算法的系统辨识
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 协同进化 粒子群 系统辨识
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 336-339
页数 4页 分类号 TP202+.7
字数 3511字 语种 中文
DOI
五维指标
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 吕微微 新疆大学电气工程学院 1 4 1.0 1.0
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协同进化
粒子群
系统辨识
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
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43
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