论文部分内容阅读
提出一种用于解决递推估计问题的优化算法，该算法基于递推粒子群优化。递推估计问题获得的数据并非一次性获得，而是陆续获得。在递推的粒子群算法中，粒子基于过去的数据信息和新获取的数据递推地更新自己位置。实验结果表明，基于递推算法的径向基函数网络模拟系统只需要较少的径向基函数，同时在解决动态问题时能够比传统粒子群算法获得更准确的结果。