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改进生物地理学算法辨识Hammerstein模型 被引量：3
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作者 罗丹 张宏立 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2014年第5期342-345,共4页
为了研究非线性控制的辨识优化问题,提出辨识非线性模型的新方法。针对传统辨识方法对非线性模型中非线性部分辨识精度低、效果差等缺点,将生物地理学算法引入到非线性辨识中,并结合Hammerstein模型,提出了一种基于生物地理学算法的Hamm... 为了研究非线性控制的辨识优化问题,提出辨识非线性模型的新方法。针对传统辨识方法对非线性模型中非线性部分辨识精度低、效果差等缺点,将生物地理学算法引入到非线性辨识中,并结合Hammerstein模型,提出了一种基于生物地理学算法的Hammerstein模型识别方法。为了进一步增强生物地理学算法的辨识精度,采用了带有加权因子的迁移和基于柯西变异的改进生物地理学算法对非线性系统进行辨识。通过数值仿真,并与传统的最小二乘法和基本生物地理学算法进行比较,结果表明利用改进算法能够提高辨识精度,验证了改进算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 生物地理学优化算法 系统辨识 海默斯坦模型
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