基于高斯混合飞蛾优化算法的Wiener模型辨识

摘要

针对Wiener模型辨识问题,结合函数连接型神经网络(FLANN)和飞蛾优化算法(MFO)的优势,提出了一种新型的辨识方案。利用FLANN来拟合静态非线性模块,通过将辨识问题转化为优化问题来对线性部分和非线性部分的参数同时进行更新。为了提升飞蛾优化算法的辨识性能,将高斯混合分布思想引入飞蛾种群初始化以及位置更新中,提出了一种新型的高斯混合飞蛾优化算法(GMFO),并通过测试函数验证了其寻优性能。最后通过仿真实验结果证明了所提出辨识方案的有效性和鲁棒性。