基于GA（遗传算法）的ARX模型参数辨识

资 源 简 介

基于GA（遗传算法）的ARX模型参数辨识

详 情 说 明

遗传算法（GA）是一种模拟自然进化过程的优化方法，适用于求解复杂的非线性优化问题。在系统辨识领域，ARX（自回归外部输入）模型广泛应用于描述动态系统的输入输出关系。结合遗传算法进行ARX模型的参数辨识，能够克服传统辨识方法容易陷入局部最优的缺点，提升辨识精度。

ARX模型结构通常表示为差分方程形式，其参数辨识问题可转化为一个优化问题，目标是找到一组参数使得模型输出与实际系统的误差最小。遗传算法通过初始化一组随机参数作为初始种群，利用选择、交叉和变异等操作逐步优化参数组合。其中，适应度函数通常设置为预测误差的某种范数（如均方误差），用以评估个体的优劣。

相较于最小二乘法等传统方法，遗传算法具有全局搜索能力，能够有效避免局部最优解，尤其适用于非线性或噪声干扰较大的系统辨识任务。此外，GA的并行搜索特性也使其更适合处理高维参数空间问题。实际应用中，需注意调整交叉率、变异率等超参数以平衡收敛速度和搜索广度。