% 用标准PSO辨识NARMAX模型
% y=[-0.4 0.2 0.4 0.8 0.2 0.3]*...
%   [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)
% function [iter,Xgbest,fgbest]=sPso(err,var,Nc_max)
clc,clear,format long
%-----------------------------------------------------------paramters setup
var=0.001;         % 噪声方差
% iter_max=Nc_max*4;
err=0.01;
iter_max=1000;    % 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
%     if (1-fgbest)<err       
%         return  
%     end
    fgbest_fig(iter)=fgbest;
    Xgbest_fig(:,iter)=Xgbest;
end
%--------------------------------------------------------------------figure
% hold on
figure
plot(1:iter_max,fgbest_fig,'-.');
figure
plot(1:iter_max,Xgbest_fig);
%----------------------------------------------------------------------disp
disp(Xgbest)

 

B-55