基于改进微粒群算法的非线性系统模型参数估计  

A Method of Parameter Estimation in a Nonlinear System Model Based on Improved Particle Swarm Optimization

作　　者：于龙文[1] 刘国志[1] 

机构地区：[1]辽宁石油化工大学理学院信息与计算科学系,抚顺113001

出　　处：《科学技术与工程》2010年第5期1259-1261,共3页Science Technology and Engineering

基　　金：辽宁省自然科学基金(001084)资助

摘　　要：将改进微粒群优化算法用于非线性系统模型参数估计,并通过对三种典型的非线性系统模型参数估计进行验证。实验结果表明:改进微粒群优化算法参数估计精度高,是一种有效的参数估计方法。The improved particle swarm optimization （IPSO） is used to estimate the parameters of nonlinear system model （NSM）. The effecliveness of the IPSO is tested by parameter estimation of the three model. The experimental results show that the IPSO algorithm provides an effective method to estimate parameters of NSM.

关 键 词：微粒群优化 非线性系统 参数估计 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]