基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计

• 作者: 刘国平 刘鹏 李培生 石建平
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌系统 参数估计 粒子群优化 数值优化 Lorenz系统 综合改进
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 控制与机械工程
• 页码范围: 70-76
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.180913

摘要

提出了一种改进的粒子群优化算法用于解决混沌系统的参数估计问题,从粒子种群的初始化、惯性权重调整策略、差分变异进化、粒子位置与飞行速度的越界处理、局部变尺度深度搜索5个方面对标准粒子群算法进行综合改进,合理有效平衡了算法的全局探索能力与局部开发能力.基准函数测试表明了该算法的全局搜索能力、可靠性及搜索速度都有很大改善,有效克服了标准粒子群算法的早熟收敛现象.以Lorenz混沌系统为例进行仿真实验,结果验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国平	南昌大学机电工程学院	119	883	14.0	24.0
2	刘鹏	河北地质大学宝石与材料工艺学院	11	15	2.0	3.0
3	石建平	南昌大学机电工程学院	6	7	1.0	2.0
7	李培生	南昌大学机电工程学院	32	38	4.0	5.0