基于DEAFCR算法的非線性系統模型參數辨識
摘要：針對非線性模型參數辨識困難和不準確的問題,提出一種基于改進的差分進化算法的辨識算法。通過建立壽命機制,根據壽命值,動態調整縮放因子和交叉率,在算法初期保持多樣性來避免早熟收斂,在后期保留優質解,加快收斂速度。為驗證改進算法的性能和實用性,用典型測試函數進行對比測試,并辨識非線性傳遞函數模型和Hammerstein模型,試驗結果表明改進的算法收斂速度快,辨識精度高,對非線性系統參數辨識有效可行。
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