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基于量子粒子群算法的混沌系统参数辨识

张宏立 宋莉莉

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基于量子粒子群算法的混沌系统参数辨识

张宏立, 宋莉莉

Parameter identification in chaotic systems by means of quantum particle swarm optimization

Zhang Hong-Li, Song Li-Li
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-05-08
  • 修回日期:  2013-06-11
  • 刊出日期:  2013-10-05

基于量子粒子群算法的混沌系统参数辨识

  • 1. 新疆大学电气工程学院, 乌鲁木齐 830047

摘要: 针对混沌系统参数辨识问题, 在基本群智能算法粒子群优化算法的基础上, 提出量子粒子群算法, 测试函数证明了算法具有良好的全局优化能力. 进而将其应用于混沌系统参数辨识问题, 将参数辨识问题转化为多维函数空间上的优化问题. 通过对平衡板热对流典型混沌系统Lorenz系统进行研究, 并与基本算法和遗传算法比较. 仿真实验证明, 算法的有效性, 对混沌理论的发展有着非常重要的意义.

English Abstract

参考文献 (15)

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