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论文研究-基于混沌策略状态转移算法的混沌系统参数辨识.pdf
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针对混沌系统的参数辨识是一个多维参数的优化问题,提出了基于混沌策略状态转移算法的混沌系统参数辨识方法。该方法是在初始化时以混沌序列初始化种群,在搜索过程中引入混沌变异机制,利用遍历性对状态进行变异操作,避免了过早收敛,提高了全局搜索能力。利用该算法辨识Lorenz混沌系统参数,并与基本状态转移算法和粒子群算法进行比较。仿真结果表明,在有无噪声干扰的情况下,该算法比粒子群算法和基本状态转移算法具有更好的辨识精度,且比粒子群算法具有更好的收敛速度。证明了该算法的有效性和抗干扰性,对混沌理论的发展有重要的意义。
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收稿日期:20150123;修回日期:20150316 基金项目:国家自然科学基金资助项目(51575469)
作者简介:王聪(1989),女,山东菏泽人,博士研究生,主要研究方向为群智能算法、系统辨识(641087385@qq.com);张宏立(1972),男(通
信作者),副教授,博士,主要研究方向为群智能算法.
基于混沌策略状态转移算法的混沌系统参数辨识
王 聪,张宏立
(新疆大学 电气工程学院,乌鲁木齐 830047)
摘 要:针对混沌系统的参数辨识是一个多维参数的优化问题,提出了基于混沌策略状态转移算法的混沌系统
参数辨识方法。该方法是在初始化时以混沌序列初始化种群,在搜索过程中引入混沌变异机制,利用遍历性对
状态进行变异操作,避免了过早收敛,提高了全局搜索能力。利用该算法辨识 Lorenz混沌系统参数,并与基本状
态转移算法和粒子群算法进行比较。仿真结果表明,在有无噪声干扰的情况下,该算法比粒子群算法和基本状
态转移算法具有更好的辨识精度,且比粒子群算法具有更好的收敛速度。证明了该算法的有效性和抗干扰性,
对混沌理论的发展有重要的意义。
关键词:混沌策略状态转移算法;混沌系统;Lorenz模型;系统辨识
中图分类号:TP3016 文献标志码:A 文章编号:10013695(2016)05134604
doi
:10.3969/j.issn.10013695.2016.05.015
Parameteridentificationinchaoticsystemsbasedon
statetransitionalgorithmcombinedwithchaoticstrategy
WangCong,ZhangHongli
(CollegeofElectricalEngineering,XinjiangUniversity,Urumqi830047,China)
Abstract:Thispaperproposedachaoticsystemidentificationmethodbasedonstatetransitionalgorithmwiththecombination
ofthechaoticstrategy(CSSTA)formultidimensionalparameteridentificationofchaoticsystem.Thechaoticstrategyinitialized
thepopulationwithchaoticsequencesduringinitialization,andusedchaosmutationmechanisminthesearchprocess.Thispa
perusedtheergodicityofthechaoticmutationoperatortofinishthemutationoperationoftheselectedindividual.Thesemeth
odsavoidedtheprematureconvergence,andimprovedtheglobalconvergenceabilityofthealgorithm.ItusedCSSTAonidenti
ficationofLorenzchaoticsystem,andcomparedwithparticleswarmoptimization(PSO)andstatetransitionalgorithm(STA).
SimulationexperimentsshowthattheproposedmethodhasbetteridentificationprecisionthanthePSOandSTA
,andbetter
convergencethanPSOundernonoiseinterferenceornoiseenvironment.Andwherethereisnoisecase,statetransitionalgo
rithmwiththecombinationofchaoticstrategynotonlyhashighidentificationaccuracyandconvergence,butalsohasagood
antijamming
,whichhasimportantsignificancetothedevelopmentofchaostheory.
Keywords:statetranslationalgorithmwithchaoticstrategy;chaoticsystems;Lorenzmodel;systemidentification
混沌系统是一个非线性的确定性系统,混沌系统的控制与
同步已成为非线性科学中重要的一个研究方向。对于混沌系
统的控制必须在已知系统参数的前提下进行
[1]
,在实际的问
题中,由于混沌系统的复杂性,经常出现系统参数或某个系统
参数不可知的情况。因此混沌系统的参数辨识问题是实现混
沌系统控制与同步的首要解决问题,具有重大的现实意义。
"
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近几年来,针对混沌系统的参数辨识问题,很多学者提出
了很多方法。文献[2]提出一种基于遗传算法的混沌系统参
数估计方法,通过构造适当的适应度函数,将参数辨识转换为
优化问题,但遗传算法具有结构复杂等缺点;文献[3]提出一
种基于未知参数观测器的 Liu混沌系统参数辨识方法,将混沌
系统的未知参数看成系统的未知变量,利用状态观测器原理进
行求解,这种方法能很好地得到参数,但方法比较复杂;文献
[4]提出基于混合生物地理优化的混沌系统参数估计方法;文
献[
5]利用量子粒子群算法辨识混沌系统参数;文献[6]提出
利用演化建模的方法估计混沌系统的参数,借助演化学习的自
组织、自适应等学习特征,提出演化建模的辨识方法;文献[7]
利用
GAFuzzy,根据未知混沌系统的输出时间序列,建立遗传
算法优化的 TSK模糊模型进行混沌系统辨识等。这几种方法
均取得了较好的结果,但仍具有结构复杂、搜索时间长、易陷入
局部最优等不足。
针对混沌系统参数辨识过程中存在的这些问题,本文引入
了一种新的随机搜索算法。在状态转移算 法 (statetransition
algorithm,STA)
[8~10]
的基础上,利用混沌系统的伪随机性和遍
历性,提出了一种基于混 沌策略 的 改 进 状 态转 移算 法(state
translationalgorithmwiththecombinationofchaoticstrategy,CSS
TA)。在初始化阶段以混沌序列初始化种群,在搜索过程中则
引入混沌变异机制,利用混沌变异算子对个体进行变异操作,
以此来增加多样性,使其有机会跳出局部最优。以典型混沌系
统 Lorenz系统进行仿真研究,结果表明,CSSTA算法在无噪声
和加入噪声的情况下,均能取得很好的优化效果。
第 33卷第 5期
2016年 5月
计 算 机 应 用 研 究
ApplicationResearchofComputers
Vol33No5
May 2016
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