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基于机器学习的雅砻江流域洪水预报研究
1
作者 何彦锋 许涵冰 +3 位作者 刘洁 周研来 陈华 郭生练 《水电能源科学》 北大核心 2025年第5期15-20,共6页
雅砻江干流水力资源丰富,流域内已形成梯级水库格局,开展流域梯级水库洪水预报对实现精细化水库调度、洪水资源高效利用具有重要意义。采用自适应模糊推理系统(ANFIS)、长短期记忆神经网络(LSTM)和时域卷积网络(TCN)建立洪水预报模型。... 雅砻江干流水力资源丰富,流域内已形成梯级水库格局,开展流域梯级水库洪水预报对实现精细化水库调度、洪水资源高效利用具有重要意义。采用自适应模糊推理系统(ANFIS)、长短期记忆神经网络(LSTM)和时域卷积网络(TCN)建立洪水预报模型。研究结果表明,相较ANFIS,TCN的纳什效率系数改善率最高为17.47%(二滩,t+12),LSTM的纳什效率系数改善率最高为15.44%(桐子林,t+12)。TCN和LSTM对两河口水库入库洪水预报整体上能达到甲等精度。与ANFIS和LSTM相比,TCN在洪峰误差和峰现时差方面表现最优,有效克服了时滞和误差累计的影响,显著降低了系统误差。结果表明,构建的TCN模型能够提高洪水预报准确性和可靠性。 展开更多
关键词 雅砻江流域 洪水预报 自适应模糊推理系统 长短期记忆神经网络 时域卷积网络
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基于ACO-ANFIS的多变量生产过程在线质量预测
2
作者 杨薪玉 刘玉敏 王宁 《统计与决策》 北大核心 2025年第13期70-75,共6页
数据的高维度和非线性是影响多变量生产过程在线质量预测的瓶颈。文章将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和蚁群优化算法(ACO)相结合,提出了一种基于ACO-ANFIS的多变量生产过程在线质量预测新方法。首先,对生产过程数据采用模糊C均值聚类... 数据的高维度和非线性是影响多变量生产过程在线质量预测的瓶颈。文章将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和蚁群优化算法(ACO)相结合,提出了一种基于ACO-ANFIS的多变量生产过程在线质量预测新方法。首先,对生产过程数据采用模糊C均值聚类进行数据降维,有效地减少了模糊推理系统的规则数,提高了ANFIS模型的泛化能力;其次,采用ACO算法对ANFIS模型参数进行优化,提高了模型的预测精度;最后,运用所提方法对青霉素发酵过程进行实证分析,并与GA-ANFIS和PSO-ANFIS预测模型进行对比,验证了所提方法的有效性与准确性。 展开更多
关键词 多变量生产过程 质量预测 自适应神经模糊推理系统 蚁群优化算法
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基于图卷积的自适应特征融合MRI脑肿瘤分割方法
3
作者 张野 张睦卿 +1 位作者 袁学刚 牛大田 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第4期395-404,共10页
针对U-Net模型在MRI脑肿瘤分割上存在的全局信息捕获不足和深层语义信息融合不充分等问题,提出一种新的基于图卷积的自适应特征融合网络(adaptive spatial and graph-convolutional U-Net, ASGU-Net)。以三维U-Net为基础,通过构建图卷... 针对U-Net模型在MRI脑肿瘤分割上存在的全局信息捕获不足和深层语义信息融合不充分等问题,提出一种新的基于图卷积的自适应特征融合网络(adaptive spatial and graph-convolutional U-Net, ASGU-Net)。以三维U-Net为基础,通过构建图卷积推理模块,捕获额外的远程上下文特征;在编解码器中引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution, DSConv)能更精准地契合肿瘤形态各异的特点,提高边缘特征提取能力,从而有效提升分割精度;在解码器中引入自适应空间特征融合(adaptive spatial feature fusion, ASFF)模块,通过整合多个编码器块捕获的语义信息提升特征融合效果。在公开的BraTS 2019—2021数据集上的评估表明,整个肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的Dice值分别为90.70%/90.70%/91.00%、84.90%/84.00%/88.80%和77.30%/77.40%/82.50%,证明了ASGU-Net在脑肿瘤分割任务中的有效性。ASGU-Net可有效解决全局信息捕获不足和特征融合不充分的问题,为脑肿瘤高精度自动化分割提供了参考。 展开更多
关键词 计算机神经网络 脑肿瘤分割 三维U-Net 图卷积推理瓶颈层 动态蛇形卷积 自适应空间特征融合
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基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统及其在热工过程建模中的应用 被引量：24
4
作者 于希宁 程锋章 +1 位作者 朱丽玲 王毅佳 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第15期78-82,共5页
在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的... 在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的,提出1种基于T-S模型的自适应神经模糊系统(ANFIS)模糊建模方法。该方法通过对模糊系统的结构辨识和参数辨识,使神经模糊网络能够自主、迅速有效地收敛到要求的输入和输出关系,从而达到精确建模的目的。仿真结果验证了所提出的算法的有效性,将其应用到热工过程建模中可获得高精度的非线性模型。 展开更多
关键词 热工过程 自适应神经模糊推理系统 模糊建模 神经网络 非线性
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基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法 被引量：11
5
作者 雷阳 雷英杰 +2 位作者 华继学 孔韦韦 蔡茹 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期1471-1475,共5页
将自适应神经网络——直觉模糊推理系统(adaptive neuro-intuitionistic fuzzy inference system,ANIFIS)引入信息融合领域,提出一种基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法。首先,分析了现有目标识别方法的特点与局限性,建立了基于ANIFI... 将自适应神经网络——直觉模糊推理系统(adaptive neuro-intuitionistic fuzzy inference system,ANIFIS)引入信息融合领域,提出一种基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法。首先,分析了现有目标识别方法的特点与局限性,建立了基于ANIFIS的Takagi-Sugeno型目标识别模型。其次,设计了系统变量属性函数和推理规则,确定了各层输入输出计算关系及合成计算表达式。再次,设计了学习算法对网络和规则进行训练修改。最后,以20批典型目标的类型识别为例,分析比较基于直觉模糊推理及ANIFIS推理的输出结果与识别精度。仿真结果表明该方法是一种比较实用、有效的决策融合方法。 展开更多
关键词 目标识别 自适应 直觉模糊推理 神经网络
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三级倒立摆的自适应神经模糊控制(英文) 被引量：7
6
作者 高军伟 蔡国强 +2 位作者 纪志坚 秦勇 贾利民 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期278-282,共5页
在三级倒立摆(TIP)系统中, 应用神经网络与模糊控制相结合的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural-fuzzy inference system), 根据样本数据调整隶属函数和控制规则参数, 使得训练后ANFIS控制器很好地模拟期望的输入输出数据. 仿真结... 在三级倒立摆(TIP)系统中, 应用神经网络与模糊控制相结合的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural-fuzzy inference system), 根据样本数据调整隶属函数和控制规则参数, 使得训练后ANFIS控制器很好地模拟期望的输入输出数据. 仿真结果表明所设计的ANFIS控制器对三级倒立摆系统的稳定控制是可行的. 与LQR控制相比, 基于ANFIS控制的倒立摆系统具有良好的动态性能和抗干扰性能. 展开更多
关键词 三级倒立摆 自适应神经模糊推理系统 状态合成 LQR
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一种基于ANFIS的配电网故障分类方法及其适应性分析 被引量：11
7
作者 张钧 何正友 谭熙静 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期23-29,共7页
基于自适应神经模糊推理系统,利用配电网系统故障后产生的丰富的暂态信号,设计了一种用于谐振接地配电系统故障分类方法。在PSCAD/EMTDC中建立了仿真模型,分别仿真研究了该方法在不同信噪比、电弧故障、不同负荷水平以及不同系统等效阻... 基于自适应神经模糊推理系统,利用配电网系统故障后产生的丰富的暂态信号,设计了一种用于谐振接地配电系统故障分类方法。在PSCAD/EMTDC中建立了仿真模型,分别仿真研究了该方法在不同信噪比、电弧故障、不同负荷水平以及不同系统等效阻抗四种工况下的适应性。通过仿真结果得出,在电弧故障和不同系统等效阻抗两种工况下,分类方法具有较强的适应性;而在信噪比较低以及负荷加重工况下,分类的准确性和过渡电阻的大小相关。提出应增加滤波器环节和增加重负荷工况下的训练样本以提高分类方法的准确性。 展开更多
关键词 配电网 故障分类 自适应神经模糊推理系统 电弧故障 适应性
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组合导航智能信息融合自适应滤波算法分析 被引量：9
8
作者 卞鸿巍 金志华 田蔚风 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1449-1452,1459,共5页
针对当前自适应组合导航系统算法的研究趋势,总结了卡尔曼滤波技术的缺陷和利用智能融合技术提高滤波器性能的设计思想。对模糊控制自适应算法(FIR AKF)、神经网络自适应算法(NN AKF)和自适应神经网络模糊推理自适应算法(ANFIS AKF)进... 针对当前自适应组合导航系统算法的研究趋势,总结了卡尔曼滤波技术的缺陷和利用智能融合技术提高滤波器性能的设计思想。对模糊控制自适应算法(FIR AKF)、神经网络自适应算法(NN AKF)和自适应神经网络模糊推理自适应算法(ANFIS AKF)进行了分析。着重研究FIR AKF采用滤波器新息序列和外系统状态的模糊控制器关键的模糊规则设计问题;分析NN AKF在组合导航系统模型调整、故障检测和隔离中的应用方法,并给出ANFIS AKF利用神经网络自动生成推理规则和建立自适应组合导航系统的基本方法。 展开更多
关键词 组合导航 自适应卡尔曼滤波 神经网络 模糊控制 自适应神经网络模糊推理
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基于ANFIS的高速列车制动控制仿真研究 被引量：12
9
作者 王卓 王艳辉 +1 位作者 贾利民 李平 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期113-117,共5页
将自适应神经模糊推理系统应用到高速列车制动控制当中,实现了高速列车制动过程的智能控制,具有控制安全性好,停车误差小,同时在模拟人操作方面有很好的效果。并且在MATLAB环境中进行了仿真研究,将ANFIS与SIMULINK有机地结合在一起,充... 将自适应神经模糊推理系统应用到高速列车制动控制当中,实现了高速列车制动过程的智能控制,具有控制安全性好,停车误差小,同时在模拟人操作方面有很好的效果。并且在MATLAB环境中进行了仿真研究,将ANFIS与SIMULINK有机地结合在一起,充分地发挥了各自的优势,简化了仿真过程。仿真结果表明了该方法的有效性与正确性。 展开更多
关键词 高速列车 自适应神经模糊推理系统(ANFIS) 制动控制 仿真
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基于ANFIS的水质评价模型及其应用 被引量：7
10
作者 马细霞 郭慧芳 陈鑫 《水资源保护》 CAS 北大核心 2007年第6期12-14,69,共4页
在分析以往水质综合评价方法优缺点的基础上,采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neural FuzzyInference System,ANFIS)建立了水质综合评价模型。以MATLAB为工具,以某市7个水质观测点为实例进行研究,并将评价结果和人工神经网络法、... 在分析以往水质综合评价方法优缺点的基础上,采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neural FuzzyInference System,ANFIS)建立了水质综合评价模型。以MATLAB为工具,以某市7个水质观测点为实例进行研究,并将评价结果和人工神经网络法、灰色聚类法及地图重叠法的结果进行分析比较。结果表明:该模型具有计算速度快,评价结果客观、合理、稳定等特点,能够有效的应用于水质综合评价。 展开更多
关键词 水质评价 模糊推理 人工神经网络 ANFIS
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变量喷药自适应神经模糊控制器设计与仿真 被引量：11
11
作者 陈树人 尹东富 +1 位作者 魏新华 裴文超 《排灌机械工程学报》 EI 2011年第3期272-276,共5页
为了减少除草剂用量,采用变量喷施除草剂方式进行除草.根据分别建立的杂草面积、喷药机械行驶速度与喷药量关系模型,得知杂草面积和喷药机械行驶速度是影响变量喷施效果的主要因素.为了获取喷药量与车速及杂草面积关系试验数据,设计了... 为了减少除草剂用量,采用变量喷施除草剂方式进行除草.根据分别建立的杂草面积、喷药机械行驶速度与喷药量关系模型,得知杂草面积和喷药机械行驶速度是影响变量喷施效果的主要因素.为了获取喷药量与车速及杂草面积关系试验数据,设计了室内变量喷药试验台,使用DSP处理器及编码器分别得到杂草面积及喷药机械前进速度信息.结合所获试验数据,设计了一种基于自适应神经模糊推理(ANFIS)的双输入、单输出控制器.对控制器设计过程中输入输出变量的选取、隶属函数的选择及控制器的训练等进行了研究,数据经过30次训练后误差为1.47×10-5.对控制器的速度采集、串行通信、电磁阀驱动等硬件电路及模糊控制软件流程,进行了设计.在Matlab中建立了自适应神经模糊控制仿真模型,仿真结果表明:在喷头打开时间为0.2 s,喷药机械速度为0～1 m/s,杂草面积在0～100 cm2时,控制器可自动调节喷药量在0～4 mL变化.与采用传统模糊控制方式相比,该控制器自适应性强,具有较好的应用前景. 展开更多
关键词 变量喷药 控制器 自适应神经模糊推理系统 数学模型 仿真
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固体氧化物燃料电池的数学模型及自适应神经模糊辨识模型的研究 被引量：11
12
作者 吴小娟 朱新坚 +1 位作者 曹广益 屠恒勇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期9-14,共6页
固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一。文章从SOFC实际应用的角度出发,应用改进的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)对SOFC建立了负载稳定和负载变化... 固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一。文章从SOFC实际应用的角度出发,应用改进的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)对SOFC建立了负载稳定和负载变化2种情况下的电特性模型。由于数据来源不足,首先根据SOFC的工作原理,运用电化学、流体动力学等学科理论,建立SOFC的数学模型,基于该数学模型获取ANFIS辨识模型的训练和预测数据。仿真结果显示了改进的ANFIS技术对SOFC系统的建模和控制具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 固体氧化物燃料电池 数学模型 自适应神经模糊 推理系统 辨识模型
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基于ANFIS和Elman网络的信用评价研究 被引量：8
13
作者 梁樑 吴德胜 +2 位作者 王志强 熊立 王国华 《管理工程学报》 CSSCI 2005年第1期69-73,共5页
BP神经网络用作信用等级分类可取得较好的效果,但在过分要求输出信用分值时效果不佳。针对该缺陷,本文采用自适应神经网络(ANFIS)和Elman网络研究公司信用评分。文中提出了一套甄选方法准则,用于建立适合我国企业的信用评分指标体系;然... BP神经网络用作信用等级分类可取得较好的效果,但在过分要求输出信用分值时效果不佳。针对该缺陷,本文采用自适应神经网络(ANFIS)和Elman网络研究公司信用评分。文中提出了一套甄选方法准则,用于建立适合我国企业的信用评分指标体系;然后依据该指标体系建立了基于Elman网络和ANFIS的信用评估模型;采用V foldCross validation技巧,利用样本公司实际指标数据对该模型的评分效果进行了实证研究。 展开更多
关键词 信用评分 自适应神经模糊推理 ELMAN网络 V-fold Cross-validation技巧 主成分分析
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基于自适应模糊推理和RBF网络的桥梁安全评估 被引量：16
14
作者 王彬 徐秀丽 +2 位作者 李雪红 李枝军 张建东 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期164-168,共5页
为准确评估桥梁的安全性能,根据钢筋混凝土桥梁的结构特征,首先构建桥梁安全性评估指标体系,确定评估指标的分级标准;然后使用径向基函数神经网络(RBF)替代传统的BP神经网络,优化学习速度和适用范围;其次结合自适应模糊推理,建立基于自... 为准确评估桥梁的安全性能,根据钢筋混凝土桥梁的结构特征,首先构建桥梁安全性评估指标体系,确定评估指标的分级标准;然后使用径向基函数神经网络(RBF)替代传统的BP神经网络,优化学习速度和适用范围;其次结合自适应模糊推理,建立基于自适应RBF神经网络-模糊推理的桥梁安全性评估系统;最后用该系统评估某钢筋混凝土桥梁的安全性能。示例分析结果表明,大量专家评估意见调查数据,可为评估系统提供足够的输入数据,学习后的系统的输出结果与专家的评估意见误差减小,可用于评估桥梁的实时工作状态。 展开更多
关键词 钢筋混凝土桥梁 安全性评估 径向基(RBF)神经网络 自适应模糊推理 专家评估
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改进的自适应神经模糊推理系统的角度传感器误差补偿方法 被引量：15
15
作者 王艳永 邓方 孙健 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1342-1346,共5页
角度传感器测量精度控制在工程应用中非常重要,直接影响其实际应用的效果.当被测物理量和角度传感器输出之间为复杂非线性关系时,传统方法已难以获得满意的结果.本文引入了一种基于改进的自适应神经模糊推理系统的误差补偿方法,阐述了... 角度传感器测量精度控制在工程应用中非常重要,直接影响其实际应用的效果.当被测物理量和角度传感器输出之间为复杂非线性关系时,传统方法已难以获得满意的结果.本文引入了一种基于改进的自适应神经模糊推理系统的误差补偿方法,阐述了模型建立过程与步骤,并对一个16位绝对式光电编码器进行了精度检测与误差补偿.实验结果证明,与多项式拟合法和BP神经网络相比,改进的自适应神经模糊推理系统可显著提高光电编码器的测量精度;相比于补偿前,补偿后光电编码器测量精度可至少提高7.5倍. 展开更多
关键词 角度传感器 自适应神经模糊推理系统 误差补偿
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减法聚类-ANFIS在网络故障诊断的应用研究 被引量：14
16
作者 蒋静芝 孟相如 +1 位作者 李欢 庄绪春 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期76-78,86,共4页
提出了一种基于减法聚类-自适应模糊神经网络(ANFIS)的网络故障诊断建模方法。减法聚类算法生成初始模糊推理系统,ANFIS建立网络故障诊断原始模型,应用混合算法对模糊规则的参数进行训练并建立最终的模型。仿真实验表明基于减法聚类-AN... 提出了一种基于减法聚类-自适应模糊神经网络(ANFIS)的网络故障诊断建模方法。减法聚类算法生成初始模糊推理系统,ANFIS建立网络故障诊断原始模型,应用混合算法对模糊规则的参数进行训练并建立最终的模型。仿真实验表明基于减法聚类-ANFIS的建模方法是有效的;通过仿真结果比较,减法聚类-ANFIS的网络故障诊断能力及收敛速度均优于BP神经网络,更适合作为网络故障诊断模型。 展开更多
关键词 网络故障诊断 减法聚类 自适应模糊神经网络 模糊逻辑 神经网络
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双关节刚性机器人自适应BP神经网络算法 被引量：18
17
作者 杨航 刘凌 +1 位作者 倪骏康 张诚 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期129-135,164,共8页
为解决反向传播(BP)神经网络学习速度慢、泛化能力弱以及易陷入局部极小值等问题,提出了一种双关节刚性机器人自适应BP神经网络算法。首先,设计了一种新结构的参数可调激活函数,其映射范围、斜率因子、水平和竖直位置等参数皆可自适应调... 为解决反向传播(BP)神经网络学习速度慢、泛化能力弱以及易陷入局部极小值等问题,提出了一种双关节刚性机器人自适应BP神经网络算法。首先,设计了一种新结构的参数可调激活函数,其映射范围、斜率因子、水平和竖直位置等参数皆可自适应调整,以使BP神经网络具有更强的非线性映射能力;然后,设计了一个模糊推理器来整定激活函数的斜率因子,以使斜率因子保持参数最优;最后,设计了一套控制系统并应用于双关节刚性机器人系统的位置跟踪控制,采用自适应BP神经网络算法对该系统位置控制器的比例增益、积分增益和微分增益进行了实时整定。仿真结果表明:与使用经典固定参数S型激活函数的BP神经网络算法相比,所提出的自适应BP神经网络算法考虑了激活函数的自适应性,提高了BP神经网络的学习速度和泛化能力,并抑制了假饱和现象,对位置误差的收敛速度可提高20倍以上,且可使位置和速度误差减小并接近于0。 展开更多
关键词 刚性机器人 反向传播神经网络 自适应 激活函数&莫糊推理
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基于减聚类ANFIS模型的船舶横摇运动实时预测 被引量：12
18
作者 张泽国 尹建川 +3 位作者 胡江强 李可 皇甫国光 董显利 《上海海事大学学报》 北大核心 2017年第1期7-11,67,共6页
为准确高效地预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种基于减聚类的自适应神经模糊推理系统(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS)模型.SC-ANFIS模型使用减聚类算... 为准确高效地预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种基于减聚类的自适应神经模糊推理系统(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS)模型.SC-ANFIS模型使用减聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数,并建立神经模糊推理系统,再使用结合BP算法与最小二乘估计算法的混合算法对建立的预测系统进行优化训练,得到最优的预测系统模型,并使用自相关分析确定预测系统模型的输入.运用该模型对大连海事大学科研教学船"育鲲"号的横摇运动进行实时预测,结果验证了该方法可行、有效,并具有较高的预测精度. 展开更多
关键词 船舶横摇运动 时间序列预测 自适应神经模糊推理系统 减聚类
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大坝变形预测的ANFIS模型 被引量：6
19
作者 沈细中 张文鸽 冯夏庭 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第S2期1119-1122,共4页
大坝变形预报时,存在影响因素多且各因素之间的相互关系复杂,常规的变形预测方法难以满足大坝安全监控的要求。自适应神经模糊系统(ANFIS)兼备神经网络的自学习、自适应能力,以及模糊系统良好的知识表达性能。在系统分析大坝变形主要影... 大坝变形预报时,存在影响因素多且各因素之间的相互关系复杂,常规的变形预测方法难以满足大坝安全监控的要求。自适应神经模糊系统(ANFIS)兼备神经网络的自学习、自适应能力,以及模糊系统良好的知识表达性能。在系统分析大坝变形主要影响因素的基础上,以水库库水位、温度及时间效应为影响因子,建立基于自适应模糊神经系统的大坝变形预测模型,并以三峡二期围堰为例进行实证分析。研究表明,该模型计算简便,适用性强,精度高,为大坝变形预报提供了新的思路。 展开更多
关键词 大坝 变形 自适应模糊神经系统 三峡工程
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转炉炼钢动态过程预设定模型的混合建模与预报 被引量：15
20
作者 王永富 李小平 +1 位作者 柴天佑 谢书明 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第8期715-718,共4页
准确预报转炉炼钢动态过程的补吹氧气用量和冷却剂添加量,对于提高终点命中率具有重要意义·采用机理模型及基于数据的自适应神经模糊推理系统混合建模方法建立了转炉炼钢动态过程预设定模型·用减法聚类,最小二乘法及梯度下降... 准确预报转炉炼钢动态过程的补吹氧气用量和冷却剂添加量,对于提高终点命中率具有重要意义·采用机理模型及基于数据的自适应神经模糊推理系统混合建模方法建立了转炉炼钢动态过程预设定模型·用减法聚类,最小二乘法及梯度下降法辨识了T S模型并用该模型对机理模型进行补偿建模·对一座180t转炉的实测数据进行了仿真,仿真结果表明该方法是切实可行并有效的· 展开更多
关键词 转炉 炼钢 混合建模 预设定模型 自适应神经模糊系统 T-S模型 减法聚类
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