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基于Memetic框架混合群智能算法的NARMAX模型参数辨识
被引量：
1
1
作者
田谦益
王小北
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2013年第1期88-94,共7页
针对NARMAX模型的参数辨识问题,提出一种新颖的混合群智能算法。该算法在Memetic算法框架的基础上,采用粒子群算法与人工蜂群算法融合作为全局搜索策略,采用单纯形优化法作为局部搜索策略。针对三个复杂程度不同的NARMAX模型进行的参数...
针对NARMAX模型的参数辨识问题,提出一种新颖的混合群智能算法。该算法在Memetic算法框架的基础上,采用粒子群算法与人工蜂群算法融合作为全局搜索策略,采用单纯形优化法作为局部搜索策略。针对三个复杂程度不同的NARMAX模型进行的参数辨识仿真实验,结果显示,与标准人工蜂群算法和随机惯性权重粒子群算法相比,新算法无论在鲁棒性还是求解精度上都具有一定优势。
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关键词
优化
粒子群算法
人工蜂群算法
非线性系统
参数辨识
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职称材料
题名
基于Memetic框架混合群智能算法的NARMAX模型参数辨识
被引量：
1
1
作者
田谦益
王小北
机构
漳州师范学院计算机
科学
与工程系
福建省热带作物科学研究所科技信息管理科
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2013年第1期88-94,共7页
基金
福建省教育厅科技项目(JA09162)
文摘
针对NARMAX模型的参数辨识问题,提出一种新颖的混合群智能算法。该算法在Memetic算法框架的基础上,采用粒子群算法与人工蜂群算法融合作为全局搜索策略,采用单纯形优化法作为局部搜索策略。针对三个复杂程度不同的NARMAX模型进行的参数辨识仿真实验,结果显示,与标准人工蜂群算法和随机惯性权重粒子群算法相比,新算法无论在鲁棒性还是求解精度上都具有一定优势。
关键词
优化
粒子群算法
人工蜂群算法
非线性系统
参数辨识
Keywords
optimization
particle swarm optimization
artificial bee colony
nonlinear system
parameter identification
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Memetic框架混合群智能算法的NARMAX模型参数辨识
田谦益
王小北
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2013
1
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