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针对一类复杂的无法对其机理建模的离散时间系统，根据采集的两年工艺参数数据，结合复杂工艺特点，提出了基于数据驱动的系统动态特性建模方法，构建了时间序列受控回归滑动平均（CARMA）胞映射模型；在模型结构确定的基础上，采用改进的量子行为粒子群优化（IQPSO）算法对系统参数进行辨识；算法通过设计新的粒子更新式增加了粒子的多样性，避免了算法的早熟收敛；算法通过在后期将搜索到的最优值传递给神经元作为初始权值，利用神经元增强算法的局部搜索能力，实现了算法探索与开发的平衡，达到对模型参数进行快速精确辨识的目的；在转化