基于引力搜索和粒子群混合优化算法的T-S模型辨识 |
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引用本文: | 唐柱,丁学明,刘灿.基于引力搜索和粒子群混合优化算法的T-S模型辨识[J].上海理工大学学报,2013,35(4):351-354,372. |
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作者姓名: | 唐柱 丁学明 刘灿 |
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作者单位: | 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海200093;上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海200093;上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海200093 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(61074016) |
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摘 要: | 提出了基于引力搜索(GSA)和粒子群(PSO)混合优化算法(GSAPSO)的T-S模型全局优化辨识方法.该方法充分整合GSA的勘探能力和PSO的开采能力,在GSA中引入PSO的个体最优值和群体最优值,同时改进惯性权重调整算法.T-S模型辨识分为结构辨识和参数辨识,采用聚类方法和GSAPSO算法同时辨识模型的结构和参数,从而实现全局优化辨识.仿真实例和比较分析证明了GSAPSO较标准的PSO和GSA有更强的全局优化能力和更高的辨识精度.
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关 键 词: | T-S模型 引力搜索算法 粒子群优化算法 |
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