【摘 要】
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该文研究了基于遗传算法的非线性系统辨识.首先,描述了遗传算法的基本原理和应用,以及该文用到的改进遗传算法.其次,讨论了非线性系统辨识方法和它的发展现状.然后,给出了应
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该文研究了基于遗传算法的非线性系统辨识.首先,描述了遗传算法的基本原理和应用,以及该文用到的改进遗传算法.其次,讨论了非线性系统辨识方法和它的发展现状.然后,给出了应用改进的遗传算法辨识非线性模型的方法,主要包括三方面内容,第一,应用改进的遗传算法和灰色理论辨识了Cobb-Douglas生产函数模型参数,取得了令人满意的结果,同时建立了Grey-Cobb-Douglas模型.第二,着重研究了应用改进的遗传算法进行双线性系统辨识,并且尝试结束遗传算法和非线性最小二乘法提出了一种混合算法可以同时辨识双线民生系统的阶数和参数.应用改进的遗传算法辨识双线性系统参数,在高期噪声存在的情况下,依然可以获得较好的效果.通过对单输入单输出(SISO)双线性系统仿真与RLS(递推最小二乘法),COR(相关函数法)方法作比较,表明该文方法优于RLS和COR方法.并且尝试结合遗传算法和非线性最小二乘法提出了一种混合算法可以同时辨识线性系统的阶数和参数.第三,运用遗传算法辨识广泛存在的非线性Wiener模型.上述方法均给出了仿真实验,实验表明该文方法市有效的、简单易行的.
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