一種新型的非線性系統模型參數辨識方法
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
文檔大小：277 K
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文檔介紹：針對傳統模型參數辨識方法和遺傳算法用于模型參數辨識時的缺點,提出了一種基于微粒群優化(PSO)算法的模型參數辨識方法,利用PSO算法強大的優化能力,通過對算法的改進,將過程模型的每個參數作為微粒群體中的一個微粒,利用微粒群體在參數空間進行高效并行的搜索來獲得過程模型的最佳參數值,可有效提高參數辨識的精度和效率.
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