搜索

x

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

混沌系统中参数估计的演化建模方法

王柳 何文平 万仕全 廖乐健 何涛

引用本文:
Citation:

混沌系统中参数估计的演化建模方法

王柳, 何文平, 万仕全, 廖乐健, 何涛

Evolutionary modeling for parameter estimation for chaotic system

Wang Liu, He Wen-Ping, Wan Shi-Quan, Liao Le-Jian, He Tao
PDF
导出引用
计量
  • 文章访问数:  4149
  • PDF下载量:  738
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2013-05-15
  • 修回日期:  2013-09-18
  • 刊出日期:  2014-01-05

混沌系统中参数估计的演化建模方法

  • 1. 北京理工大学计算机学院, 北京 100081;
  • 2. 国家气候中心, 北京 100081;
  • 3. 扬州市气象局, 扬州 225009;
  • 4. 常州市环境监测中心站, 常州 213000
    基金项目: 全球变化研究国家重大科学研究计划(批准号:2012CB955902和2013CB329605)、国家自然科学基金(批准号:41275074;41005041和41175067)和公益性行业(气象)科研专项(批准号:GYHY201106015和GYHY201106016)资助的课题.

摘要: 借助于演化算法的自组织、自适应和自学习特征,本文提出了基于演化算法的参数辨识方案,并利用经典的Lorenz方程进行了数值仿真试验,研究了参数辨识方案对于单参数、双参数以及Lorenz系统三个参数完全未知时的性能. 数值试验结果表明,新方法能够很好的对未知参数进行较为快速、准确的辨识,但存在对多个参数同时搜索时速度较慢的缺陷. 鉴于此,将演化算法变异操作中的参数变异范围附加一种约束机理,试验结果表明,这一约束机理有效地提高了多参数估计中算法的收敛速度.

English Abstract

参考文献 (13)

目录

    /

    返回文章
    返回