运用ADE算法进行Wiener模型辨识

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 9次 | 上传用户：sammerkong

【摘要】

：

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

【作者】

：

熊伟丽许文强赵兢兢徐保国

【机构】

：

江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学物联网工程学院自动化系,

【出处】

：

系统仿真学报

【发表日期】

：

2013年05期

【关键词】

：

差分进化算法自适应变异参数辨识 Wiener模型

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