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基于DEAFCR算法的非线性系统模型参数辨识
摘 要:
针对非线性模型参数辨识困难和不准确的问题,提出一种基于改进的差分进化算法的辨识算法。通过建立寿命机制,根据寿命值,动态调整缩放因子和交叉率,在算法初期保持多样性来避免早熟收敛,在后期保留优质解,加快收敛速度。为验证改进算法的性能和实用性,用典型测试函数进行对比测试,并辨识非线性传递函数模型和Hammerstein模型,试验结果表明改进的算法收敛速度快,辨识精度高,对非线性系统参数辨识有效可行。
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