基于改进混合蛙跳算法的氧量对象模型辨识

摘要

针对混合蛙跳算法易早熟、寻优精度低的缺陷,将混沌初始化和局部变异高斯因子引入混合蛙跳算法,进行种群初始化和局部搜索的改进。将改进后的混合蛙跳算法用于火电厂过程模型辨识,以某1000 MW火电机组双输入单输出的尾部烟气含氧量模型为辨识对象进行系统辨识。结果表明:与混合蛙跳算法相比,改进的混合蛙跳算法种群遍历性更广,局部搜索更快,能够避免陷入局部最优解,全局寻优能力更强,寻优精度更高,收敛速度更快,稳定性更好。