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文檔簡介
1、馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法(MCMC)、序貫蒙特卡洛采樣算法(SMC)和群智能算法(SI)皆可用于復雜系統(tǒng)的不確定性估計和參數(shù)估計。用于參數(shù)估計的方法很多,但選取高效的算法估計非線性動力系統(tǒng)的未知參數(shù),顯得極為重要。
估計非線性動力系統(tǒng)的參數(shù),本文分為兩種情況:一種是有固定參數(shù)估計的非線性動力系統(tǒng);一種是根據(jù)新加入的觀測數(shù)據(jù)不斷調(diào)整參數(shù)的離散非線性的狀態(tài)-空間隨機模型。
討論適用估計有固定參數(shù)的非線性動力系統(tǒng)參數(shù)的方法,
2、本文選取Lorenz混沌模型。討論這個模型時,本文展示:(1)結(jié)合了SMC、灰狼優(yōu)化、M-H準則,使之成為結(jié)合性的算法(簡寫為SMC-GWO);(2)比較自適應Metropolis(AM)算法,差分進化馬爾科夫鏈(DE-MC),SMC,GWO,SMC-GWO,SMC-RWM以及SMC-DEMC結(jié)合算法的適用性和有效性。
討論適用于估計離散非線性狀態(tài)空間模型參數(shù)的算法,本文選取關(guān)于Ebola病毒的傳播模型:離散化的SIR模型和R
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