Parametric identification of neighborhood model using genetic algorithm and pseudo-inversion

в работе рассмотрены динамические линейные окрестностные модели. Описан алгоритм нахождения оптимального решения с помощью генетического алгоритма. Решение системы линейных уравнений сведено к задаче оптимизации. Приведен пример параметрической идентификации окрестностной модели, состоящей из трех узлов, как решение системы линейных уравнений с применением генетического алгоритма и псевдообращения. Произведены расчеты среднеквадратической и средней абсолютной ошибок идентификации модели с помощью генетического алгоритма и псевдообращения. На основе разработанных систем проверены результаты моделирования и определен оптимальный метод идентификации окрестностной модели.
the article presents the definition of dynamic linear neighborhood models. An algorithm for finding optimal solutions using genetic algorithm has been describes. Solution of system of linear equations is reduced to the problem of optimization. It shows the example parametric identification of neighborhood model, consisting of three parcels, as a solution to the system of linear equations with the use of a genetic algorithm and the pseudo-inversion. The authors calculated RMS and average absolute errors for model identification using genetic algorithm and the pseudo-inversion. On the basis of the developed system the researchers verified the modeling results and determined the optimal method of identifying neighborhood model.