Предложена методика разработки многофакторных моделей в классе разностных уравнений с учетом возможного запаздывания по входным переменным на основе внешних критериев структурной идентификации минимума смещения и регулярности, отличающаяся меньшей вычислительной сложностью и практически не зависящая от объема выборки данных предыстории процесса. Описан алгоритм структурной идентификации на основе метода случайного поиска с адаптацией, характеризующийся меньшим временем реализации по сравнению с известными решениями для задач большой размерности. Приведены результаты оценки состоятельности предложенной методики структурной идентификации при зашумленных экспериментальных данных.
展开▼