免疫粒子群算法在系统辨识中的应用

研究了复杂系统参数辨识问题。由于基本粒子群算法在非线性系统参数辨识中极易陷入局部最优解,提出了将免疫系统的免疫机制融入到粒子群算法中。通过免疫系统的免疫记忆、抗体浓度调节等保证了抗体(粒子)种群的多样性,能够很好的阻止算法出现早熟收敛的现象。通过将免疫粒子群算法应用于重油热解模型参数的辨识,得到了较为准确的重油热解模型,并将该算法的辨识结果和GA、PSO、APSO算法的辨识结果进行了对比。仿真实验表明,免疫粒子群算法有很好的全局寻优能力,提高了算法的辨识精度。