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基于社会粒子群算法的蒸发器模型参数辨识
文献摘要：
运用传统非线性最小二乘方法和社会粒子群的方法对蒸汽压缩式制冷系统中的蒸发器混合模型进行了参数辨识精度的比较.以实际压缩式制冷系统稳定后的数据作为建模所用的观测数据,比较非线性最小二乘法和社会粒子群算法的辨识结果和计算精度.试验结果表明,社会粒子群算法能更准确的辨识蒸发器混合模型,收敛速度更快,不容易陷入局部最优.
文献关键词：
系统辨识;蒸发器;社会粒子群;建模方法
中图分类号：
作者姓名：
张迎;赵星凯
作者机构：
山东建筑大学信息与电气工程学院,山东 济南 250000
文献出处：
引用格式：
[1]张迎;赵星凯-.基于社会粒子群算法的蒸发器模型参数辨识)[J].计算机时代,2022(09):53-57
A类：
社会粒子群
B类：
粒子群算法,蒸发器,模型参数辨识,乘方,蒸汽压缩,压缩式制冷,制冷系统,混合模型,辨识精度,系统稳定,观测数据,非线性最小二乘法,计算精度,收敛速度,局部最优,系统辨识
AB值：
0.208575
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