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题名深度模糊神经网络的设计和预测
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作者
魏呈彪
赵涛岩
曹江涛
李平
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机构
辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
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出处
《系统仿真学报》
2025年第9期2200-2210,共11页
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基金
国家自然科学基金(61673199)
辽宁省教育厅科学研究(L2019042)
辽宁石油化工大学博士科研启动基金(2019XJJL-017)。
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文摘
要:针对深度神经网络可解释性差,处理大数据回归预测问题时对模型的修正没有针对性,提出一种深度模糊神经网络(deep fuzzy neural network,DFNN)。DFNN在结构学习方面采用一种自适应模糊C均值聚类算法(adaptive fuzzy C-means,AFCM),通过计算引入的有效性函数确定模型的结构,即规则数和规则的前件参数;后件参数的辨识使用一种改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO),通过使用指数收敛因子替换GWO中的线性递减策略,并且使用结合动态权重更新的自适应位置更新策略,通过该算法对深度模糊神经网络的后件参数以及自适应模糊均值聚类中的初始化参数进行了优化。将DFNN和相关算法应用于Box-Jenkins燃气炉和短时交通流预测问题中,实验结果证明了提出的模型及算法的可行性。
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关键词
深度模糊神经网络
自适应聚类
灰狼算法
Box-Jenkins燃气炉
交通流预测
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Keywords
deep fuzzy neural network(DFNN)
adaptive clustering
grey wolf algorithm
Box-Jenkins gas furnace
traffic flow prediction
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术]
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