计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2014年
3期
359-362
,共4页
非线性系统模型%参数辨识%量子遗传算法
非線性繫統模型%參數辨識%量子遺傳算法
비선성계통모형%삼수변식%양자유전산법
Nonlinear system model%Parameter identification%Quantum genetic algorithm(QGA)
研究非线性系统的辨识问题,一直是现代辨识领域中的一个主要课题.针对非线性系统中Hammerstein模型,由于传统辨识方法对Hammerstein模型中非线性部分具有不易辨识的缺陷,提出了群集智能算法中的量子遗传算法对非线性系统进行辨识的方法.将参数辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题,利用量子遗传算法获得优化问题的解.通过MAT-LAB仿真,并与遗传算法比较,结果表明,量子遗传算法不仅提高了辨识的寻优速度,而且获得了更精确的辨识效果,从而验证了该改进方法的有效性和可行性,为非线性系统辨识开拓了一种新方法.
研究非線性繫統的辨識問題,一直是現代辨識領域中的一箇主要課題.針對非線性繫統中Hammerstein模型,由于傳統辨識方法對Hammerstein模型中非線性部分具有不易辨識的缺陷,提齣瞭群集智能算法中的量子遺傳算法對非線性繫統進行辨識的方法.將參數辨識問題轉化為參數空間上的函數優化問題,利用量子遺傳算法穫得優化問題的解.通過MAT-LAB倣真,併與遺傳算法比較,結果錶明,量子遺傳算法不僅提高瞭辨識的尋優速度,而且穫得瞭更精確的辨識效果,從而驗證瞭該改進方法的有效性和可行性,為非線性繫統辨識開拓瞭一種新方法.
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