利用粒子群算法辨识非线性动态模型的算法的matlab代码

以下是基于粒子群算法辨识非线性动态模型的matlab代码示例：

% 定义目标函数
function [J, y_hat] = PSO_NL(y, u, theta)
% y: 实测输出数据
% u: 实测输入数据
% theta: 待辨识参数向量
% J: 目标函数值
% y_hat: 模型输出

% 定义模型
n = length(y);
y_hat = zeros(n,1);
y_hat(1) = y(1);
for i=2:n
    y_hat(i) = theta(1)*y_hat(i-1) + theta(2)*y_hat(i-1)^3 + theta(3)*u(i-1) + theta(4)*sin(u(i-1)) + theta(5);
end

% 计算目标函数
J = sum((y - y_hat).^2);

% 粒子群算法求解
function [theta_hat, J_hat] = PSO_NL_identification(y, u, theta_min, theta_max, n_particles, max_iter)
% y: 实测输出数据
% u: 实测输入数据
% theta_min: 参数下限
% theta_max: 参数上限
% n_particles: 粒子数
% max_iter: 最大迭代次数
% theta_hat: 最优参数向量
% J_hat: 目标函数最小值

% 参数初始化
n_theta = length(theta_min);
theta = zeros(n_particles, n_theta);
for i=1:n_particles
    theta(i,:) = theta_min + (theta_max - theta_min).*rand(1,n_theta);
end

v = zeros(n_particles, n_theta);
theta_hat = zeros(1,n_theta);
J_hat = inf;

% 迭代寻优
for iter=1:max_iter
    % 计算目标函数
    J = zeros(n_particles,1);
    for i=1:n_particles
        [J(i), y_hat] = PSO_NL(y, u, theta(i,:));
        if J(i) < J_hat
            J_hat = J(i);
            theta_hat = theta(i,:);
        end
    end
    
    % 更新速度和位置
    w = 0.729;
    c1 = 1.49445;
    c2 = 1.49445;
    for i=1:n_particles
        v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand(1,n_theta).*(theta_hat - theta(i,:)) + c2*rand(1,n_theta).*(theta(i,:) - theta(i,:));
        theta(i,:) = theta(i,:) + v(i,:);
    end
end

使用示例：

% 实测数据
y = [1.2; 1.44; 1.728; 2.0736; 2.48832; 2.98598; 3.58318; 4.29984; 5.15981; 6.19177];
u = [0; 0.2; 0.4; 0.6; 0.8; 1; 1.2; 1.4; 1.6; 1.8];

% 参数范围
theta_min = [-10, -10, -10, -10, -10];
theta_max = [10, 10, 10, 10, 10];

% 求解粒子群算法
n_particles = 10;
max_iter = 100;
[theta_hat, J_hat] = PSO_NL_identification(y, u, theta_min, theta_max, n_particles, max_iter);

% 输出结果
disp(['最优参数向量：', num2str(theta_hat)]);
disp(['最小目标函数值：', num2str(J_hat)]);

请注意，上述代码仅为示例，如果您需要对其他非线性动态模型进行辨识，需要根据实际情况进行调整。