改进遗传规划算法在系统辨识中的应用

作     者：商秀芹 卢建刚 孙优贤 

作者机构：浙江大学工业控制技术国家重点实验室杭州310027 

出 版 物：《东南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Southeast University：Natural Science Edition)

年 卷 期：2009年第39卷第S1期

页      面：22-26页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 0711[理学-系统科学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 071102[理学-系统分析与集成] 

基　　金：国家自然科学基金重点资助项目(60736021) 国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2006AA04Z184 2007AA041406) 浙江省科技计划资助项目(2006C11066 2006C31051) 浙江省自然科学基金(Y4080339) 

主　　题：非线性动态系统 遗传规划 Lotka-Volterra方程 

摘      要：为了解决工业过程中数据丰富但机理不完全可知的非线性动态系统建模问题,提出了一种改进的遗传规划算法,以辨识模型结构和参数.该算法首先基于多层次辨识和反馈的基本思想,对系统进行多次辨识,直到把辨识误差缩小到可接受的范围;然后,采用最小二乘法估测模型参数,避免优良模型结构因低劣参数而被淘汰;最后,实施M估计技术,削弱强噪声对建模的影响,增强模型泛化能力.针对满足Lotka-Volterra方程的非线性动态系统进行建模仿真,试验结果表明该算法能较好地辨识满足Lotka-Volterra方程的一类非线性动态系统.