MATLAB遗传算法ARX模型参数辨识系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用遗传算法实现ARX模型参数自动辨识，通过进化计算优化非线性系统输入输出数据拟合，有效避免传统方法陷入局部最优，提升模型精度与鲁棒性。

详 情 说 明

基于遗传算法的自回归外生输入模型参数辨识系统

项目介绍

本项目利用遗传算法优化技术，实现ARX（自回归外生输入）模型的参数自动辨识。系统能够处理复杂非线性系统的输入输出数据，通过进化计算策略搜索最优模型参数组合，有效克服传统辨识方法易陷入局部最优的局限性。系统集成了数据预处理、遗传算法优化、模型验证等功能模块，适用于工业过程控制、系统建模等多个工程领域。

功能特性

• 智能参数辨识：采用遗传算法全局搜索策略，自动寻找ARX模型的最优参数
• 鲁棒数据处理：支持多种时间序列格式的输入输出数据预处理
• 多指标评估：提供均方误差、拟合优度等多种模型性能评估指标
• 可视化分析：生成收敛曲线、参数进化轨迹等可视化结果
• 模型验证：支持测试数据集上的预测性能验证

使用方法

1. 准备输入数据：

- 系统输入序列：时间序列格式的激励信号（如阶跃信号、随机信号） - 系统输出序列：对应输入信号的系统响应数据 - 设置ARX模型阶次参数（na, nb, nk） - 配置遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率）

1. 运行辨识系统：执行主程序启动参数优化过程

1. 获取输出结果：

- 最优ARX模型参数（系统传递函数系数） - 拟合性能指标（均方误差、拟合优度等） - 模型验证结果（测试集预测性能） - 优化过程数据（种群进化轨迹）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox，用于数据预处理）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大型数据集）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，实现了数据加载与预处理、遗传算法参数初始化、适应度函数定义、迭代优化执行、结果可视化以及模型验证评估等完整辨识流程。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保参数辨识任务的高效执行。