通过MATLAB实现基于PSO优化的NARMAX模型参数辨识算法

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1.算法描述

        粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。

 

 

 

 

 最终算法伪代码如下:

 

初始化: 每个粒子获得一个随机解和一个随机的SS (命名为速度)

 

For 在位置 X_{id} 的所有粒子, 计算新的位置 X_{id}':

 

计算 P_{id} 与 X_{id} 之间的差 A = P_{id} - X_{id}, 其中 A 为 BSS

 

计算 B = P_{gd} - X_{id}, 其中 B 为 BSS

 

根据速度更新公式计算新的速度 V_{id}', 并将 V_{id}' 转换为一个 BSS

 

计算新的解 X_{id}' = X_{id} + V_{id} (也就是 V_{id} 作用在 X_{id} 上)

 

更新 P_{id} 如果新的解更好

 

更新 P_{gd} 若出现新的全局最好的解

 

        ARIMAX模型是指带回归项的ARIMA模型，又称扩展的ARIMA模型。回归项的引入有利于提高模型的预测效果。引入的回归项一般是与预测对象（即被解释变量）相关程度较高的变量。比如分析居民的消费支出序列时，消费会受到收入的影响，如果将收入也纳入到研究范围，就能够得到更精确的消费预测。

 

2.仿真效果预览

matlab2022a仿真结果如下：

 

 

 

 

 

3.MATLAB核心程序

 

% 用标准PSO辨识NARMAX模型
var=0.001;         % 噪声方差
% iter_max=Nc_max*4;
err=0.01;
iter_max=2000;    % 最大迭代次数
L=15;           % 窗口宽度
N=30;            % 种群规模
C1=2;            % 加速度常数
C2=C1;
Xmin=-3;         % 解取值范围[Xmin,Xmax]
Xmax=3;
p=6;             % 粒子维数
w=linspace(0.9,0.5,iter_max);   % 惯性权重
X=Xmin+(Xmax-Xmin)*rand(p,N);   % 粒子位置
Xpbest=X;                       % 个体最佳位置
Xgbest=Xmin+(Xmax-Xmin)*rand(p,1);   % 种群最佳位置
fpbest=0*rand(1,N);           % 个体最佳适应度值
fgbest=0;                     % 种群最佳适应度值
fgbest_fig=zeros(1,iter_max); 
Xgbest_fig=zeros(p,iter_max);
Vmax=(Xmax-Xmin)*0.2;
V=Vmax*(2*rand(p,N)-1);
 
u=idinput(L,'rgs',[0 1],[-1 1]);      % 随机白噪声序列，取L个，均值为0，方差为1
e=idinput(L,'rgs',[0 1],[-var var]);  % 高斯白噪声，均值为0，方差为var
theta0=[-0.4 0.2 0.4 0.8 0.2 0.3];    % 待辨识参数真值
%-----------------------------------------------output of theoretical value 
y0(1:4)=0;
y(1:4)=0;
for k=5:L
    y0(k)=theta0*[y0(k-1) y0(k-2)*y0(k-3) y0(k-4) u(k-1)^3 y0(k-2)^2 u(k-3)]'+e(k);
end
%----------------------------------------------------------------------main
iter=0;
while iter<iter_max
    iter=iter+1;
    for i=1:N
        for k=5:L
            y(k)=X(:,i)'*[y(k-1) y(k-2)*y(k-3) y(k-4) u(k-1)^3 y(k-2)^2 u(k-3)]';
        end
        J=1/(1+(y-y0)*(y-y0)');
        if J>fpbest(i)
            fpbest(i)=J;
            Xpbest(:,i)=X(:,i);
        end 
    end
    [fitnessmax,index]=max(fpbest);
    if fitnessmax>fgbest
        fgbest=fitnessmax;
        Xgbest=X(:,index);
    end
    for i=1:N
        r1=rand; 
        r2=rand;
        fai1=C1*r1;
        fai2=C2*r2;  
        
        % 速度更新
        V(:,i)=w(iter)*V(:,i)+fai1*(Xpbest(:,i)-X(:,i))+fai2*(Xgbest(:,1)-X(:,i));
 
        % 若速度超过限定值,则让其等于边界值
        index=find(abs(V(:,i))>Vmax);
        if(any(index))
            V(index,i)=V(index,i)./abs(V(index,i)).*Vmax;
        end
        
        % 位置更新
        X(:,i)=X(:,i)+V(:,i);
    end
 
    fgbest_fig(iter)=fgbest;
    Xgbest_fig(:,iter)=Xgbest;
end

 

　　

 

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