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基于多策略改进麻雀算法优化DELM的CSTR辨识
1
作者
盛斌
张军
《化工设备与管道》
CAS
北大核心
2024年第6期7-16,共10页
针对一类连续搅拌反应釜(CSTR)存在强非线性和时变性,难以建立准确数学模型的问题,提出一种新的基于多策略改进麻雀算法优化深度极限学习机(OtSSA-DELM)的Hammerstein-Wiener模型的辨识建模的方法。针对麻雀算法像其他群智能算法一样后...
针对一类连续搅拌反应釜(CSTR)存在强非线性和时变性,难以建立准确数学模型的问题,提出一种新的基于多策略改进麻雀算法优化深度极限学习机(OtSSA-DELM)的Hammerstein-Wiener模型的辨识建模的方法。针对麻雀算法像其他群智能算法一样后期寻优精度低、易陷入局部最优等缺点提出三点改进措施,首先利用正交阵列对麻雀种群初始化,再使用鱼鹰优化算法在第一阶段的全局勘探策略替换原始麻雀算法的探索者位置更新公式,最后采用t-分布变异策略替换原始麻雀算法的跟随者位置更新公式,并使用测试函数验证其改进的性能。使用改进的麻雀算法对DELM网络训练过程单层网络的输入权重和偏置因子进行寻优,解决DELM易陷入局部最优的缺点。最后利用该混合优化算法对Hammerstein-Wiener模型进行辨识实验,实验表明利用该混合优化算法相比于其他群智能算法优化DELM对Hammerstein-Wiener模型具有较高的辨识精度。
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关键词
HAMMERSTEIN-WIENER模型
模型辨识
深渡极限学习机
麻雀算法
连续搅拌反应釜
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职称材料
题名
基于多策略改进麻雀算法优化DELM的CSTR辨识
1
作者
盛斌
张军
机构
上海电力大学自动化工程学院
出处
《化工设备与管道》
CAS
北大核心
2024年第6期7-16,共10页
基金
国家自然科学基金(61273190)。
文摘
针对一类连续搅拌反应釜(CSTR)存在强非线性和时变性,难以建立准确数学模型的问题,提出一种新的基于多策略改进麻雀算法优化深度极限学习机(OtSSA-DELM)的Hammerstein-Wiener模型的辨识建模的方法。针对麻雀算法像其他群智能算法一样后期寻优精度低、易陷入局部最优等缺点提出三点改进措施,首先利用正交阵列对麻雀种群初始化,再使用鱼鹰优化算法在第一阶段的全局勘探策略替换原始麻雀算法的探索者位置更新公式,最后采用t-分布变异策略替换原始麻雀算法的跟随者位置更新公式,并使用测试函数验证其改进的性能。使用改进的麻雀算法对DELM网络训练过程单层网络的输入权重和偏置因子进行寻优,解决DELM易陷入局部最优的缺点。最后利用该混合优化算法对Hammerstein-Wiener模型进行辨识实验,实验表明利用该混合优化算法相比于其他群智能算法优化DELM对Hammerstein-Wiener模型具有较高的辨识精度。
关键词
HAMMERSTEIN-WIENER模型
模型辨识
深渡极限学习机
麻雀算法
连续搅拌反应釜
Keywords
hammerstein-wiener model
model identification
deep crossing extreme learning machine
sparrow algorithm
continuous stirred tank reactor
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多策略改进麻雀算法优化DELM的CSTR辨识
盛斌
张军
《化工设备与管道》
CAS
北大核心
2024
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