基于改进教学优化算法的混沌系统参数辨识

摘要

针对传统智能优化算法对混沌系统参数辨识精度低、速度慢的问题,以教学优化算法为基础,通过在其教授-学习阶段后加入反馈阶段,提出一种基于改进教学优化算法的混沌系统参数辨识方法.分别以Jerk系统和Sprott-J系统为模型,利用改进教学优化算法辨识混沌系统的未知参数.与传统的粒子群优化算法、量子粒子群优化算法及教学优化算法辨识做比较.仿真结果表明,改进教学优化算法明显提高了混沌系统参数辨识精度和速度,验证了该方法的可行性和有效性.