应用遗传算法的频域最大似然参数辨识

摘要：

针对基于变量误差模型EV模型(Errors-in-Variables Model)的传递函数频域最大似然参数估计中存在的初始值以及收敛问题提出了使用浮点遗传算法的改进算法.仿真试验表明,单独使用遗传算法难以得到系统传函的精确估计,传统的非线性数值递推算法在一些情况下容易收敛到局域最小值.将两种算法结合使用,可以有效地克服各自的不足.新算法可以给出系统延迟的初始值的估计.当代价函数存在多个局部最小值时,它仍然能够快速准确地寻找到全局最优点.改进的算法比原算法具有更强的适应性.

关键词：系统辨识、参数估计、线性系统、遗传算法

所属期刊栏目：27

分类号：O231.3(控制论、信息论（数学理论）)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：532-535