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基于灰聚类多子群自适应PSO算法的Volterra核辨识
被引量：
1
1
作者
李宁洲
冯晓云
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第6期1697-1701,共5页
针对一类单输入单输出非线性动态系统的Volterra级数模型辨识问题,提出了灰聚类多子群自适应PSO算法,并定义了精度影响系数以定量评估模型结构项对辨识精度的影响程度。在利用Volterra级数对非线性系统进行初始建模的基础上,采用灰聚类...
针对一类单输入单输出非线性动态系统的Volterra级数模型辨识问题,提出了灰聚类多子群自适应PSO算法,并定义了精度影响系数以定量评估模型结构项对辨识精度的影响程度。在利用Volterra级数对非线性系统进行初始建模的基础上,采用灰聚类多子群自适应PSO算法和精度影响系数实现了非线性Volterra级数模型的结构确认和参数优化辨识。将该方法与基于标准PSO、GA、QPSO算法的Volterra时域核辨识方法进行了对比实验。结果表明,该方法在辨识精度及收敛速度等方面明显优于其他方法。
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关键词
灰聚类多子群自适应pso算法
VOLTERRA级数
精度影响系数
非线性系统辨识
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题名
基于灰聚类多子群自适应PSO算法的Volterra核辨识
被引量：
1
1
作者
李宁洲
冯晓云
机构
西南交通大学电气工程学院
兰州交通大学机电工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第6期1697-1701,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51277153
11162007)
甘肃省自然基金资助项目(1308RJZA149)
文摘
针对一类单输入单输出非线性动态系统的Volterra级数模型辨识问题,提出了灰聚类多子群自适应PSO算法,并定义了精度影响系数以定量评估模型结构项对辨识精度的影响程度。在利用Volterra级数对非线性系统进行初始建模的基础上,采用灰聚类多子群自适应PSO算法和精度影响系数实现了非线性Volterra级数模型的结构确认和参数优化辨识。将该方法与基于标准PSO、GA、QPSO算法的Volterra时域核辨识方法进行了对比实验。结果表明,该方法在辨识精度及收敛速度等方面明显优于其他方法。
关键词
灰聚类多子群自适应pso算法
VOLTERRA级数
精度影响系数
非线性系统辨识
Keywords
grey clustering multi-subpopulation adaptive
pso
algorithm
Volterra series
accuracy influence coefficient
nonlinear system identification
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于灰聚类多子群自适应PSO算法的Volterra核辨识
李宁洲
冯晓云
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014
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