混沌系统中参数估计的演化建模方法

借助于演化算法的自组织、自适应和自学习特征,本文提出了基于演化算法的参数辨识方案,并利用经典的Lorenz方程进行了数值仿真试验,研究了参数辨识方案对于单参数、双参数以及Lorenz系统三个参数完全未知时的性能.数值试验结果表明,新方法能够很好的对未知参数进行较为快速、准确的辨识,但存在对多个参数同时搜索时速度较慢的缺陷.鉴于此,将演化算法变异操作中的参数变异范围附加一种约束机理,试验结果表明,这一约束机理有效地提高了多参数估计中算法的收敛速度.     

旱涝预测的演化建模方法

发展了一种旱涝预测的演化建模方法, 数值试验结果表明, 该方法能够从历史资料中准确地挖掘出气候要素演化的主要动力学特征, 所建立的模型不仅能够较好地模拟要素的历史演变情况, 而且还能够对未来的演变趋势进行准确的预测. 对于演化建模所得到的误差较大的模型, 对其预测误差序列进行二次演化建模可明显提高模型的预测精度.