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一种改进粒子群算法及其在Wie ne r模型辨识中的应用

吴憬琳 徐保国

计算机应用研究Issue(11):3337-3339,3343,4.
计算机应用研究Issue(11):3337-3339,3343,4.DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2014.11.031

一种改进粒子群算法及其在Wie ne r模型辨识中的应用

Improved particle swarm optimization algorithm and its application in Wiener model identification

吴憬琳 1徐保国2

作者信息

  • 1. 江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室
  • 2. 江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡 214122
  • 折叠

摘要

Abstract

This paper put forward a new hybrid algorithm taking advantage of bacteria foraging optimization algorithm and the idea of catfish effect to transform its individual evolutionary strategies.It used the hybrid algorithm to test four classical func-tions and modelled Wiener simulation.The results show its superiority in the overall searching ability,convergence rate and so-lution precision than other improved PSO.

关键词

改进粒子群算法/细菌觅食算法/鲶鱼效应/Wiener模型

Key words

improved PSO/bacteria foraging optimization algorithm/catfish effect/Wiener model

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

吴憬琳,徐保国..一种改进粒子群算法及其在Wie ne r模型辨识中的应用[J].计算机应用研究,2014,(11):3337-3339,3343,4.

基金项目

国家自然科学基金资助项目 ()

计算机应用研究

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-3695

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