基于自适应遗传算法的多项式模型结构与参数的一体化辨识
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1. 空军工程大学工程学院
2.

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翟旭升

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Structure validation and parameter estimation for polynomial nonlinear
system using adaptive genetic algorithm
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    摘要:

    基于自适应遗传算法, 提出一种多项式模型结构与参数的一体化辨识方法. 针对组合非线性系统, 首先将选
    定的候选项原始序列与输出序列进行相关度评估, 根据其大小排列进行遗传算法染色体结构的自适应编码; 在迭代
    辨识充分后, 再次计算候选项贡献序列与由该项造成的模型损失序列间的相关度, 剔除相关度较小的项, 调整模型结
    构; 如此循环迭代, 在完成参数辨识的同时最终确认模型结构. 仿真实例验证了算法的有效性.

    Abstract:

    A method of structure validation and parameter estimation based on adaptive genetic algorithm is proposed. For
    an assembled polynomial nonlinear system, the correlation coefficient between the selected candidate item’s initial sequence
    and its output sequence is calculated, and the chromosome’s structure of genetic algorithm is coded adaptively according to
    the correlation coefficient array. After that, the correlation coefficient between the candidate item’s contribution sequence
    and the lost sequence that caused by this item is calculated, the items with smaller correlation coefficients are eliminated, and
    the model’s structure is regulated. Finally the model’s structure and parameters can be obtained by repeating the above steps.
    Several simulation results show the effectiveness of the method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

翟旭升, 王海涛, 谢寿生,等.基于自适应遗传算法的多项式模型结构与参数的一体化辨识[J].控制与决策,2011,26(5):761-767

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  • 收稿日期:2010-03-10
  • 最后修改日期:2010-07-19
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  • 在线发布日期: 2011-05-20
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