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一种非线性系统参数辨识的耦合算法研究
引用本文:付华,乔德浩,池继辉.一种非线性系统参数辨识的耦合算法研究[J].西安交通大学学报,2011,45(2):49-53.
作者姓名:付华  乔德浩  池继辉
作者单位:辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,125105,辽宁,葫芦岛
基金项目:国家自然科学基金资助项目,教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目
摘    要:针对工程复杂性、时变性、非线性的特点,提出了基于混沌免疫粒子群算法(CIPSO)与El-man神经网络的耦合算法(CIPSD-ENN),用于非线性动态模型参数辨识.CIPSO优化算法将人工免疫系统中的克隆选择和混沌优化机制引入粒子群算法,在粒子群种群进化过程中,该算法对粒子进行克隆选择,提高其收敛速度,对克隆后的粒子混沌变异以增强种群局部搜索能力.最后,CIPSO与动态反馈型Elman神经网络融合,对其权值、阈值寻优,建立了基于CIPSO和ENN的耦合算法系统辨识模型.实验结果表明,算法具有收敛速度快、收敛精度高、鲁棒性强的特点,与单纯Elman网络辨识相比,模型收敛速度提高了10倍,拟合精度提高了2个数量级.

关 键 词:混沌算法  克隆选择  Elman神经网络  耦合算法  非线性动态系统

CIPSO-ENN Coupling Algorithm for Nonlinear Dynamic System Parameter Identification
FU Hua,QIAO Dehao,CHI Jihui.CIPSO-ENN Coupling Algorithm for Nonlinear Dynamic System Parameter Identification[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2011,45(2):49-53.
Authors:FU Hua  QIAO Dehao  CHI Jihui
Institution:(Faculty of Electrical and Control Engineering,Liaoning Project Technology University,Huludao,Liaoning 125105,China)
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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