西北大学学报（自然科学版）
西北大學學報（自然科學版）
서북대학학보（자연과학판）
Journal of Northwest University(Natural Science Edition)
2015年
5期
749-751
,共3页
微粒群算法%参数估计%非线性模型
微粒群算法%參數估計%非線性模型
미립군산법%삼수고계%비선성모형
PSO algorithm%parameter estimation%nonlinear model
针对传统神经网络非线性系统辨识算法存在收敛速度慢、易早熟、需人工设置网络结构及初始参数等问题,提出自适应小生境PSO非线性系统辨识方法.改进算法融合分层递阶算法和小生境PSO算法思想,联合优化网络结构及初始化参数,引入自适应灾变因子提高寻优精度.仿真实验表明,改进算法可提高辨识精度和收敛速度,能有效避免早熟现象,并可显著提高大空间、多峰值函数寻优效率.
針對傳統神經網絡非線性繫統辨識算法存在收斂速度慢、易早熟、需人工設置網絡結構及初始參數等問題,提齣自適應小生境PSO非線性繫統辨識方法.改進算法融閤分層遞階算法和小生境PSO算法思想,聯閤優化網絡結構及初始化參數,引入自適應災變因子提高尋優精度.倣真實驗錶明,改進算法可提高辨識精度和收斂速度,能有效避免早熟現象,併可顯著提高大空間、多峰值函數尋優效率.
침대전통신경망락비선성계통변식산법존재수렴속도만、역조숙、수인공설치망락결구급초시삼수등문제,제출자괄응소생경PSO비선성계통변식방법.개진산법융합분층체계산법화소생경PSO산법사상,연합우화망락결구급초시화삼수,인입자괄응재변인자제고심우정도.방진실험표명,개진산법가제고변식정도화수렴속도,능유효피면조숙현상,병가현저제고대공간、다봉치함수심우효솔.
