计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2012年
11期
4041-4044,4049
,共5页
张朝龙%余春日%江善和%李彦梅%杨伟%吴文进
張朝龍%餘春日%江善和%李彥梅%楊偉%吳文進
장조룡%여춘일%강선화%리언매%양위%오문진
云模型%粒子群优化%Wiener模型%系统辨识
雲模型%粒子群優化%Wiener模型%繫統辨識
운모형%입자군우화%Wiener모형%계통변식
针对非线性系统Wiener模型的系统辨识问题,提出一种基于自适应云模型的粒子群优化(ACMPSO)算法的辨识方法.ACMPSO算法利用云模型实现优秀粒子的遗传和进化操作,根据进化状况动态调整云模型的参数,自适应地控制云模型算法的寻优范围和精度,有较强的全局搜索和局部求精能力.仿真实验证明该算法寻优精度高于其他主要PSO算法；将该算法应用于Wiener模型的系统辨识,通过实验证明了该辨识方法优于当前其他方法.
針對非線性繫統Wiener模型的繫統辨識問題,提齣一種基于自適應雲模型的粒子群優化(ACMPSO)算法的辨識方法.ACMPSO算法利用雲模型實現優秀粒子的遺傳和進化操作,根據進化狀況動態調整雲模型的參數,自適應地控製雲模型算法的尋優範圍和精度,有較彊的全跼搜索和跼部求精能力.倣真實驗證明該算法尋優精度高于其他主要PSO算法；將該算法應用于Wiener模型的繫統辨識,通過實驗證明瞭該辨識方法優于噹前其他方法.
침대비선성계통Wiener모형적계통변식문제,제출일충기우자괄응운모형적입자군우화(ACMPSO)산법적변식방법.ACMPSO산법이용운모형실현우수입자적유전화진화조작,근거진화상황동태조정운모형적삼수,자괄응지공제운모형산법적심우범위화정도,유교강적전국수색화국부구정능력.방진실험증명해산법심우정도고우기타주요PSO산법；장해산법응용우Wiener모형적계통변식,통과실험증명료해변식방법우우당전기타방법.
