【摘 要】
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将细菌趋化、混沌搜索和模拟退火思想引入标准粒子群算法中,对比分析了细菌趋化粒子群算法、混沌模拟退火粒子群算法和模拟退火粒子群算法的辨识结果,探讨了改进算法的工程应
【机 构】
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上海电力学院自动化工程学院,上海,200090
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将细菌趋化、混沌搜索和模拟退火思想引入标准粒子群算法中,对比分析了细菌趋化粒子群算法、混沌模拟退火粒子群算法和模拟退火粒子群算法的辨识结果,探讨了改进算法的工程应用性问题,并将改进算法应用于单入单出的实验室锅炉温度和多入单出的超超临界锅炉主蒸汽温度模型的辨识中.辨识结果表明:细菌趋化粒子群算法可以很好地反映对象的动态特性,提高了辨识精度,缩短了辨识时间,改进了辨识效果.“,”
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