计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2014年
1期
124-127
,共4页
熊伟丽%陈敏芳%张乾%徐保国
熊偉麗%陳敏芳%張乾%徐保國
웅위려%진민방%장건%서보국
差分进化算法%非线性系统%参数辨识%发酵过程
差分進化算法%非線性繫統%參數辨識%髮酵過程
차분진화산법%비선성계통%삼수변식%발효과정
differential evolution system%nonlinear System%parameter identification%fermentation
针对非线性模型的参数估计寻优较为困难的问题,提出一种基于改进的差分进化算法的非线性系统模型参数辨识新方法.通过引入一个自适应变异率,随着迭代的进行自适应调整缩放因子,从而在初期保持种群多样性以避免早熟,并在后期逐步降低变异率,保留优良信息,避免最优解遭到破坏.交叉概率采用动态非线性增加的方法,提高了收敛速度.为了验证算法性能,针对几类典型的非线性模型参数辨识问题进行了仿真研究,并将其应用于一类发酵动力学模型参数的估计中.结果表明改进算法的参数辨识精度高,收敛速度也比较快,有效提高了模型建立的精度与效率,为解决实际系统中参数估计问题提供了一条可行的途径.
針對非線性模型的參數估計尋優較為睏難的問題,提齣一種基于改進的差分進化算法的非線性繫統模型參數辨識新方法.通過引入一箇自適應變異率,隨著迭代的進行自適應調整縮放因子,從而在初期保持種群多樣性以避免早熟,併在後期逐步降低變異率,保留優良信息,避免最優解遭到破壞.交扠概率採用動態非線性增加的方法,提高瞭收斂速度.為瞭驗證算法性能,針對幾類典型的非線性模型參數辨識問題進行瞭倣真研究,併將其應用于一類髮酵動力學模型參數的估計中.結果錶明改進算法的參數辨識精度高,收斂速度也比較快,有效提高瞭模型建立的精度與效率,為解決實際繫統中參數估計問題提供瞭一條可行的途徑.
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