运用ADE算法进行Wiener模型辨识

DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能.首先利用DE算法对Wiener模型参数进行辨识,分析了算法中变异率F对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响;其次运用一种自适应变异差分进化算法(ADE)进行Wiener模型参数辨识,该算法在初期变异率较高,种群具有多样性,避免过早收敛于局部最优解;在进化过程中,变异率逐渐变小,优良个体得以保留,避免最优解遭到破坏.运用ADE算法对Wiener模型的数值仿真结果表明了ADE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力.与一般的DE算法相比较,ADE算法辨识到全局最优解的精度和概率有较大提高,对算法参数的敏感性降低.     

灰色非线性增量动态模型在农药残留量模拟中的应用

提出灰色高阶增量 GMS ( m ,1)动态模型及参数反馈辨识方法 ;构建出灰色非线性 L M ( m ,1)、LE ( m,1)及 LLM ( m,1)模型 ,能有效模拟农药残留等振荡或涨落衰减离散动态时间序列的非线性变化规律 .应用本文模型对代森锰锌在西红柿中的消解残留量模拟 ,复相关系数 R2≈ 1,平均误差率δ<0 .14 ;对氯氰菊脂在小白菜上的残留量模拟 ,R2 >0 .9989,δ<9.19 .模拟优度、精度明显优于若干新方法 [3 ,4] .为非线性离散动态过程建模、控制、预测提供了新的有效规范方法 ,亦可为非线性动力学研究提供新的建模思路 ,在生态、生物等自然科学及社会科学中具有广泛适用性与应用前景.     

细菌生存优化在非线性模型辨识中的应用

提出了一种新的基于细菌生存优化(Bacterial Foraging Optimization BFO)的非线性模型辨识方法.它是利用群集智能仿生BFO算法对一类Hammerstein系统进行辨识,从而估计出它的参数模型.通过对这类输入非线性模型进行辨识,并用仿真实验说明BFO算法的参数设置与选择方法.比较基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization PSO)的非线性模型辨识算法,特别是对有色噪声的鲁棒性、模型的辨识精度、辨识收敛速度进行对比分析,以得出BFO辨识算法的优缺点及其有效性.     

RBF-AR模型在非线性时间序列预测中的应用

研究了RBF-AR模型在非线性时间序列中的建模和预测问题,并把它与其它一些新近提出的模型或方法加以了比较.一种结构化非线性参数优化方法用来辨识此模型.数值实验和比较研究表明采用结构化非线性参数优化方法的RBF-AR模型在预测精度上要大大优于其它一些模型或方法.     

混合编码免疫算法在非线性系统辨识中的应用

基于免疫算法优越的全局搜索性能与GP算法简洁的结构树编码方法,提出了一种混合编码免疫辨识算法,通过对模型结构与参数分别编码及免疫操作,同时实现了非线性模型的结构与参数辨识,实现了全局寻优,辨识的模型结构简单、易于理解.仿真验证了本算法的有效性及较强的非线性逼近能力.     

基于RBF辨识的伺服系统CMAC控制

提出一种基于RBF辨识的伺服系统CMAC复合控制器,并进行了仿真研究。采用RBF神经网络辨识被控对象模型,根据辨识结果调节单神经元控制器的参数,由单神经元PID控制器与小脑模型前馈控制器组成复合控制结构,通过搜索使控制器尽快地进入合适的参数空间,实现了控制的快速性要求。仿真结果表明,该控制方法能够缩短系统暂态响应时间,提高系统的动态跟踪精度,增加系统鲁棒稳定性。     

光纤陀螺温度和标度因数非线性误差建模研究

分析了开环光纤陀螺(O-FOG)的温度和非线性特性,以时间、温度和输入角速率为参量得到O-FOG的温度和标度因数非线性误差的混合模型,并设计了一种能够同时辨识这些参数的实验方法和数据处理方法,通过大量温度速率实验,辨识出O-FOG的温度和非线性混合模型,利用该模型对陀螺进行补偿验证,结果表明,补偿后的O-FOG克服了温度和非线性对其测量精度的影响,使它在全温度和全速率下的测量精度得到了极大提高,证明了该方法的可行性。     

基于基因表达式编程的非线性系统辨识研究

提出了一种利用基因表达式编程进行非线性系统辨识的新方法,引入了可变染色体和可变终端符集,提出了新的个体的生成机制及相应进化操作符,克服了利用遗传编程进行非线性系统辨识的不足,降低了算法对参数的依赖性,能够在相同的参数设置下进行各种非线性NARMAX模型辨识.对于适应度的定义,综合考虑模型的精确性和复杂性因素,使辨识模型能够在精确性和复杂性之间取得平衡.仿真结果表明,这种方式可以快速准确的获取非线性模型.     

复合最优模型微粒群优化算法研究及应用

针对微粒群算法全局最优(Gbest)模型收敛速度快、局部搜索能力强、鲁棒性差,局部最优(Lbest)模型全局搜索能力强、鲁棒性好、收敛速度慢的特点,提出了一种结合全局最优和局部最优两基本模型特点的复合最优模型微粒群优化算法。用4个Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,与微粒群算法的两种基本模型相比,该复合模型算法能有效提高算法的收敛速度及全局搜索能力。最后将算法应用于一个非线性系统模型的辨识,辨识结果验证了该算法的有效性。     

生物种群Logistic扩展模型灰色增量生成参数辨识方法及应用

提出 Logistic扩展模型 LM(n,1 )的一般形式 ,将内禀增长率 r扩展为具有复合振动特征的时变参数项 ,相应参数的生物、生态学意义明确 .基于灰色 GM (n,1 )微分动态建模原理 ,按离散数据序列特点 ,探索出灰色高阶增量动态 GMS(n,1 )建模原理与方法 ,为 LM (n,1 )模型及若干生长曲线模拟提供了有效、规范的参数辨识方法 .GMS(n,1 )模型的信息包容量丰富 ,适用范围广 .实际模拟结果表明精度极高     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,China The International Congress on Industrial and Applied Mathematics(IClAM)is the premier international congress in the field ofapplied mathematics held every four years under the auspices ofthe International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists and entrepreneurs fiom around the world will gather in Beijing,China for the 8th IClAM to be held at