差分量子粒子群算法的分数阶混沌系统参数估计

摘要：

为了精确估计分数阶混沌系统的未知参数,提出一种基于差分特征的量子粒子群优化算法:在量子粒子群算法基础上引入变异交叉选择操作,增加种群变化的多样性,提高对个体极值信息的利用水平,避免粒子后期陷入局部最优;利用多邻域局部搜索策略提高算法搜索精度.将所提算法用于求解5个测试函数,取得了良好的搜索效果.以分数阶Lorenz混沌系统和分数阶Chen混沌系统作为辨识对象,利用本文所提算法进行未知参数估计,估计结果表明本文算法具有优良的有效性和鲁棒性.

关键词：分数阶混沌系统、参数估计、量子粒子群算法、差分进化、多邻域搜索

所属期刊栏目：31

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金2015BJ0030;山西省煤基重点科技攻关项目MD2014-03-06-02

在线出版日期：2019-09-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1664-1673