改进差分进化算法用于非线性系统模型的参数识别

简介：
针对非线性模型的参数估计寻优问题较为复杂这一挑战，在深入分析现有技术特点的基础上，提出一种新型的改进差分进化算法用于非线性系统模型参数辨识。该方法通过动态调整自适应变异因子和交叉概率，有效平衡了种群多样性与收敛速度的关系：一方面，在迭代初期引入较高变异率以维持种群多样性，避免陷入局部最优；另一方面，随着迭代进程逐步降低变异强度并优化保留优良个体特征，从而防止最优解的丢失。同时，该算法采用动态调整策略控制交叉概率变化过程，显著提升了全局搜索效率和收敛稳定性。为了验证方法的有效性与可靠性，在多个典型非线性模型辨识案例中进行了系统仿真实验，并将其应用于发酵动力学模型参数估计的实际问题求解。实验结果表明：改进型差分进化算法在参数辨识精度和收敛速度方面表现优异，较传统算法显著提升了模型建立的准确性和效率，为解决复杂系统参数估计问题提供了有效的理论支撑和技术路径。