CIPSO-ENN耦合算法：非线性系统参数高效识别

本文主要探讨了一种针对工程复杂性、时变性和非线性特性的非线性系统参数辨识方法，即混沌免疫粒子群算法(CIPSO)与Elman神经网络(CIPSD-ENN)的耦合算法。CIPSO算法是通过将人工免疫系统中的克隆选择和混沌优化机制融入传统的粒子群优化算法中，增强了粒子的进化过程。在CIPSO中，克隆选择机制提高了粒子的收敛速度，而混沌变异则增强了种群的局部搜索能力，使得算法更具适应性和稳定性。 CIPSD-ENN算法的具体实现是将CIPSO优化后的粒子与动态反馈型Elman神经网络相结合，对神经网络的权值和阈值进行联合优化。Elman神经网络以其自学习和记忆特性，能够处理复杂的非线性关系。通过这种耦合，算法不仅提升了辨识模型的准确性，还具有较快的收敛速度和良好的鲁棒性。 实验结果对比了CIPSD-ENN与纯Elman神经网络的辨识性能，结果显示CIPSD-ENN在收敛速度上提高了10倍，拟合精度更是提高了两个数量级。这表明，该耦合算法在实际工程应用中具有显著的优势，对于处理非线性动态系统参数辨识问题提供了高效且精确的解决方案。 本文的研究成果对于提升非线性系统的参数辨识效率和精度具有重要意义，为工程实践中的动态系统建模和控制提供了强有力的技术支持，对于复杂系统的实时监控和优化控制具有广泛的应用前景。