基于非線性動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)的SMC-GWO算法及應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法(MCMC)、序貫蒙特卡洛采樣算法(SMC)和群智能算法(SI)皆可用于復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性估計(jì)和參數(shù)估計(jì)。用于參數(shù)估計(jì)的方法很多，但選取高效的算法估計(jì)非線性動(dòng)力系統(tǒng)的未知參數(shù)，顯得極為重要。
　　估計(jì)非線性動(dòng)力系統(tǒng)的參數(shù)，本文分為兩種情況:一種是有固定參數(shù)估計(jì)的非線性動(dòng)力系統(tǒng)；一種是根據(jù)新加入的觀測(cè)數(shù)據(jù)不斷調(diào)整參數(shù)的離散非線性的狀態(tài)-空間隨機(jī)模型。
　　討論適用估計(jì)有固定參數(shù)的非線性動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)的方法，

2、本文選取Lorenz混沌模型。討論這個(gè)模型時(shí)，本文展示：(1)結(jié)合了SMC、灰狼優(yōu)化、M-H準(zhǔn)則，使之成為結(jié)合性的算法(簡(jiǎn)寫為SMC-GWO)；(2)比較自適應(yīng)Metropolis(AM)算法，差分進(jìn)化馬爾科夫鏈(DE-MC)，SMC，GWO，SMC-GWO，SMC-RWM以及SMC-DEMC結(jié)合算法的適用性和有效性。
　　討論適用于估計(jì)離散非線性狀態(tài)空間模型參數(shù)的算法，本文選取關(guān)于Ebola病毒的傳播模型:離散化的SIR模型和R

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