Hybrid approach to the dynamic systems identification based on the self-configuring genetic programming algorithm and the differential evolution method | Научно-инновационный портал СФУ

Hybrid approach to the dynamic systems identification based on the self-configuring genetic programming algorithm and the differential evolution method

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: International Conference on Advanced Technologies in Aerospace, Mechanical and Automation Engineering, MIST: Aerospace 2020

Год издания: 2021

Идентификатор DOI: 10.1088/1757-899X/1047/1/012076

Аннотация: This paper considers a hybrid approach to the identification of dynamical systems based on a self-configuring genetic programming algorithm and a differential evolution method. The value of this approach is in the automatic determination of the order, structure and parameters of differential equation, i.e., a model of a dynamic system. The application of the differential evolution method can significantly increase the accuracy of the resulting model confirmed by the results of the experiments presented in this paper. © Published under licence by IOP Publishing Ltd.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering

Выпуск журнала: Vol. 1047, Is. 1

Номера страниц: 12076

ISSN журнала: 17578981

Издатель: IOP Publishing Ltd

Персоны

  • Karaseva T.S. (Reshetnev Siberian State University of Science and Technology, Krasnoyarsky Rabochy Av. 31, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation, Siberian Federal University, 79 Svobodny avenue, Krasnoyarsk, 660041, Russian Federation)
  • Semenkina O.E. (Reshetnev Siberian State University of Science and Technology, Krasnoyarsky Rabochy Av. 31, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.