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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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基于改进PSO-ANFIS的集气管压力预测研究
2
作者 李志刚 王向阳 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期1-4,共4页
焦炉集气过程十分复杂,数学模型较难建立,对集气管压力的预测造成极大困扰。针对这一问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统的预测方法。以某炼焦厂集气管压力系统为研究对象,依据对所采集数据的预处理和相关性... 焦炉集气过程十分复杂,数学模型较难建立,对集气管压力的预测造成极大困扰。针对这一问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统的预测方法。以某炼焦厂集气管压力系统为研究对象,依据对所采集数据的预处理和相关性分析,分别建立两集气管的模糊神经网络模型;然后基于改进粒子群优化算法,以提高模型预测精度为目标,对自适应模糊推理系统的隶属度函数参数进行优化。最后通过仿真验证,将该方法与传统ANFIS模型预测方法进行对比,验证了该方法的可行性,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 集气管压力 改进粒子群优化算法 自适应神经模糊推理系统 相关性分析
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基于SFLA和MSISSA-ANFIS的超短期光伏功率动态预测方法 被引量：1
3
作者 李练兵 高国强 +3 位作者 陶鹏 张超 赵莎莎 陈伟光 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期326-335,共10页
为进一步提高光伏功率预测的精度,提出一种基于SFLA、MSISSA和ANFIS的超短期光伏功率日内动态预测模型。首先针对ANFIS模型受成员函数影响较大的缺点采用MSISSA对其进行优化,并结合SFLA选取相似日的方法,构建基于SFLA和MSISSA-ANFIS的... 为进一步提高光伏功率预测的精度,提出一种基于SFLA、MSISSA和ANFIS的超短期光伏功率日内动态预测模型。首先针对ANFIS模型受成员函数影响较大的缺点采用MSISSA对其进行优化,并结合SFLA选取相似日的方法,构建基于SFLA和MSISSA-ANFIS的功率预测模型。然后根据相关性较高的功率、气象特征与相似日集合构建特征向量对未来4 h的光伏功率进行预测。最后将从小型气象站获得的实时更新的未来气象数据存入数据库,每隔15 min预测一次,实现光伏功率的日内动态预测。结果表明所提方法提高了超短期光伏预测的精度。 展开更多
关键词 光伏功率预测 时间序列 自适应神经模糊推理系统 算法优化 相似日选取
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自适应神经模糊推理系统优化的快速上肢评估方法 被引量：1
4
作者 白仲航 项钲 +1 位作者 谭昭芸 裴卉宁 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1643-1656,共14页
传统方法对工作相关肌肉骨骼疾病风险评估的输入变量变化敏感性较低,导致风险评估输出结果的精确性和可靠性不足。为更加准确地进行人因工程风险评估,提出了基于自适应神经模糊推理系统的快速上肢评估方法(RULA)。首先,基于卷积神经网... 传统方法对工作相关肌肉骨骼疾病风险评估的输入变量变化敏感性较低,导致风险评估输出结果的精确性和可靠性不足。为更加准确地进行人因工程风险评估,提出了基于自适应神经模糊推理系统的快速上肢评估方法(RULA)。首先,基于卷积神经网络对视频中人体工作姿势的关键点进行检测及识别,并计算关节角度;其次,基于自适应神经模糊推理系统对快速上肢评估方法进行改进,搭建工作相关肌肉骨骼疾病风险评估架构以解决评估不同姿势时获得相同评分的问题;再次,随机选取不同工作姿势的关节角度数据对网络进行训练和检测,调整基于自适应神经模糊推理系统和快速上肢评估方法的工作相关肌肉骨骼疾病风险预测模型的最佳参数;最后,选取关节角度数据集里的前15个工作姿势进行相关性验证,将结果与原始快速上肢评估方法的结果进行比较,应用树枝修剪工具的操作过程进行案例分析以实现风险得分的实时动态评估。结果表明,优化后的快速上肢评估方法比原始方法更敏感,验证了利用自适应神经模糊推理系统能够有效改进快速上肢评估方法并实时预测风险得分。 展开更多
关键词 快速上肢评估法 自适应神经模糊推理系统 模糊控制 关键点检测 人因工程风险
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结合改进ANFIS的车辆半主动悬架振动控制 被引量：2
5
作者 林蔚青 林秀芳 +1 位作者 赖联锋 杨燕珍 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第9期218-226,共9页
为改善MR阻尼器半主动悬架的减振效果,提出一种基于改进自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的半主动控制方法。首先,针对MR阻尼器的逆向动力学模型难以精确确定的问题,采用改进乌鸦搜索算法(MCSA)对ANFIS进行优化,即分别用MCSA和最小二乘法... 为改善MR阻尼器半主动悬架的减振效果,提出一种基于改进自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的半主动控制方法。首先,针对MR阻尼器的逆向动力学模型难以精确确定的问题,采用改进乌鸦搜索算法(MCSA)对ANFIS进行优化,即分别用MCSA和最小二乘法对ANFIS的前件参数和后件参数进行寻优,以克服标准ANFIS易于陷入局部最优解的缺陷。为了提高标准乌鸦搜索算法(CSA)的搜索精度,采用三角概率分布策略选择目标乌鸦,并对更新后的解实施反转变异操作。然后,根据悬架响应设计LQR控制器以计算理想控制力,并与改进逆向模型相结合,实现理想控制力与MR阻尼器输入控制信号之间的转化,从而调节阻尼力,实现车辆半主动悬架系统的振动控制。仿真结果表明:相较于GA-ANFIS和PSO-ANFIS,所提出的MCSA-ANFIS逆向建模方法具有更高的预测精度,使MR阻尼器的输入信号和阻尼力的预测精度分别提高17.49%和30.62%;以随机路面信号作为半主动悬架的激励,相较于被动控制和LQR-COC半主动控制,所提出的LQR-MCSA-ANFIS控制策略能使簧载质量加速度、悬架动行程和轮胎动载荷的均方根值分别下降12.37%、37.63%、30.70%以及6.64%、14.89%、17.27%。该半主动控制策略可为MR阻尼器悬架系统的减振研究提供参考。 展开更多
关键词 汽车悬架 半主动振动控制 自适应神经模糊推理系统 乌鸦搜索算法 LQR控制
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可解释性分层神经模糊网络的股票价格预测算法 被引量：1
6
作者 廖宏昊 胡峰 邓维斌 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3615-3621,共7页
针对现有的股票价格预测模型难以兼顾精度与可解释性的问题,提出一种基于分层神经模糊网络的股票价格预测模型。提出一种结合注意力机制的自适应神经模糊网络单元(ANFIS-A),以此单元构建分层自适应神经模糊网络;结合二进制灰狼优化算法(... 针对现有的股票价格预测模型难以兼顾精度与可解释性的问题,提出一种基于分层神经模糊网络的股票价格预测模型。提出一种结合注意力机制的自适应神经模糊网络单元(ANFIS-A),以此单元构建分层自适应神经模糊网络;结合二进制灰狼优化算法(BGWO),提出一种特征子集选择算法;提出一种规则消除的递归算法,进一步减少规则数量,提高规则的可解释性。实验结果表明,该模型在预测股票价格方面具有较高的准确性和可解释性。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 层次自适应模糊神经网络 注意力机制 股票价格预测 可解释性 金融时间序列 规则消除
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复杂天气条件下光伏电站太阳辐射量短期预测 被引量：2
7
作者 宋晓通 卢艺玮 +1 位作者 师芊芊 梅杨 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第30期12985-12995,共11页
复杂天气条件下,天气变化波动较大;光伏电站传统太阳辐射量预测模型无法很好地处理复杂的非线性关系,存在精度不足的缺陷,给电力系统的保护和并网安全带来了挑战。为了应对这一挑战,建立了一种基于自适应模糊神经网络(adaptive-network-... 复杂天气条件下,天气变化波动较大;光伏电站传统太阳辐射量预测模型无法很好地处理复杂的非线性关系,存在精度不足的缺陷,给电力系统的保护和并网安全带来了挑战。为了应对这一挑战,建立了一种基于自适应模糊神经网络(adaptive-network-based fuzzy inference systems,ANFIS)的太阳辐射量预测模型。该模型引入了卫星遥感数据作为输入量,以补充传统的气象数据。首先,使用样本熵计算法对复杂天气进行判定;其次,采用自回归移动平均(auto regression integrated moving average,ARIMA)模型,预测未来24 h的云团光学厚度和气溶胶光学厚度这两种关键的卫星遥感数据。结合大气层上界的太阳辐射量和大气平均温度,建立了基于ANFIS的太阳能辐射量预测模型,从而得到未来24 h的太阳能辐射量预测结果。在算例研究中,将ANFIS模型与多层前馈(back propagation,BP)神经网络预测模型、长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络预测模型在不同天气类型中的精度进行了对比。结果表明,在简单天气条件下,ANFIS模型、BP模型、LSTM模型的均方根误差分别为0.1122、0.3184、0.2534 W/m^(2),三者相对较小且相差不大;在复杂天气条件中,ANFIS模型的均方根误差为0.8606 W/m^(2),比BP模型和LSTM模型分别降低了4.0396、2.0252 W/m^(2),这说明ANFIS模型在复杂天气条件下表现较好,能够适应具有较强波动性的数据。研究同时表明,在考虑气象数据的基础上计及卫星遥感数据,可将预测的均方根误差降低0.132 W/m^(2),进一步改进了预测精度。 展开更多
关键词 复杂天气 太阳辐射量预测 气象卫星数据 自适应模糊神经网络 自回归移动平均模型
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CRAFT TF线圈匝间绝缘包绕机运动控制
8
作者 何建 吴杰峰 +3 位作者 文伟 闫朝辉 武玉 文军 《核聚变与等离子体物理》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期444-449,共6页
根据CRAFTTF线圈的尺寸、绝缘结构、恒节距和恒张力包绕的要求,建立了单匝导体D形螺旋线方程。针对包绕机沿导体运动的匀速控制,在传统三相永磁同步电机(PMSM)矢量控制的基础上,设计了自适应神经模糊推理控制器(ANFIC),并对包绕机的运... 根据CRAFTTF线圈的尺寸、绝缘结构、恒节距和恒张力包绕的要求,建立了单匝导体D形螺旋线方程。针对包绕机沿导体运动的匀速控制,在传统三相永磁同步电机(PMSM)矢量控制的基础上,设计了自适应神经模糊推理控制器(ANFIC),并对包绕机的运动控制进行了优化仿真。结果表明,使用ANFIC的三相PMSM具有更好的转速和转矩的跟随性,同时三相电流波动较小,为CRAFT TF线圈匝间绝缘包绕系统的调试与优化提供参考。 展开更多
关键词 CRAFT TF线圈 包绕机 自适应神经模糊推理
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基于SSA-ANFIS模型的BDS-3卫星钟差短期预报 被引量：1
9
作者 蔡成林 吴明杰 吕开慧 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第9期926-931,共6页
针对卫星钟差时间序列具有非线性和非平稳的特性,以及趋势分量与随机分量相互干扰可能会影响预报精度的问题,提出一种以奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)为基础,融合自适应模糊神经网络(adaptive neuro-fuzzy inference sys... 针对卫星钟差时间序列具有非线性和非平稳的特性,以及趋势分量与随机分量相互干扰可能会影响预报精度的问题,提出一种以奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)为基础,融合自适应模糊神经网络(adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)的卫星钟差预报模型SSA-ANFIS。首先利用SSA对钟差一次差序列进行分解和重构,从而得到趋势项和残差项;然后,使用ANFIS对重构分量进行预报,并将预报结果叠加还原,得到最终预报钟差值;最后,通过实验对比SSA-ANFIS与GM、QP、LSTM和ANFIS模型的预报效果。结果表明,相较于LSTM和ANFIS模型,该模型预报精度分别提高25.7%~40.7%和39.4%~45.7%。 展开更多
关键词 卫星钟差 奇异谱分析 自适应模糊神经网络模型 钟差预报
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基于ANFIS的空气悬架执行器故障诊断研究
10
作者 孙涛 张丽萍 +1 位作者 朱永博 祁升升 《农业装备与车辆工程》 2024年第11期37-43,共7页
悬架作为汽车底盘不可或缺的一部分,一旦发生故障会对汽车甚至驾驶员产生恶劣影响。为了找到悬架发生故障的位置,短时间内减轻对车辆结构的进一步损伤,并保障驾驶员及乘客的安全,针对电控空气悬架执行器故障,提出了一种自适应模糊神经... 悬架作为汽车底盘不可或缺的一部分,一旦发生故障会对汽车甚至驾驶员产生恶劣影响。为了找到悬架发生故障的位置,短时间内减轻对车辆结构的进一步损伤,并保障驾驶员及乘客的安全,针对电控空气悬架执行器故障,提出了一种自适应模糊神经网络系统(ANFIS)的故障诊断与隔离方法。设计ANFIS观测器组,通过传感器的输出值为真实数据,ANFIS观测器判断发生故障的位置进行诊断。利用AMESim软件搭建电控空气悬架系统物理模型与Simulink搭建PID/PWM车身高度控制器模型、故障模型、随机路面模型与故障诊断模型,最后通过AMESim-Simulink联合仿真进行验证。仿真结果得出不同故障下输出值与其对应的诊断结果的预期输出值差异较小,整个悬架系统的平均诊断误差为0.048,准确率为95%,验证了此方法的有效性与准确性。 展开更多
关键词 电控空气悬架 执行器故障 自适应模糊神经网络系统 故障诊断
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基于能量熵和自适应神经模糊推理系统的齿轮故障诊断
11
作者 高淑婷 刘裕鹏 王满意 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期294-300,共7页
为了解决齿轮振动信号中出现噪声污染严重,故障特征信息提取困难的问题,提出了基于能量熵和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的齿轮故障诊断方法。将预处理后的振动信号作自适应噪声完备经验模式(CEEMDAN)分解,可获得不同尺度的本征模态函... 为了解决齿轮振动信号中出现噪声污染严重,故障特征信息提取困难的问题,提出了基于能量熵和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的齿轮故障诊断方法。将预处理后的振动信号作自适应噪声完备经验模式(CEEMDAN)分解,可获得不同尺度的本征模态函数(IMF);由于各IMF包含主要故障特征信息,且不同故障状态下各IMF分布有明显不同,因此通过计算能量熵来量化故障时频域特征,构造出表征模态分量信息的特征向量;以此输入ANFIS进行样本的学习和训练,在自适应调整网络参数和隶属函数后,获得最优ANFIS。实验结果表明:该方法诊断结果准确率近乎100%,可有效地识别故障类型。 展开更多
关键词 齿轮 能量熵 经验模态分解 自适应神经模糊推理系统 故障诊断
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基于ANFIS和减法聚类的动力电池放电峰值功率预测 被引量：38
12
作者 孙丙香 高科 +4 位作者 姜久春 罗敏 何婷婷 郑方丹 郭宏榆 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期272-280,共9页
动力电池的短时峰值功率预测对于实际使用来说至关重要。本文采用基于一阶Sugeno模糊推理系统的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型估计放电峰值功率。选取温度、SOC和欧姆内阻为模型输入量,10s脉冲放电峰值功率为输出变量。基于实测和... 动力电池的短时峰值功率预测对于实际使用来说至关重要。本文采用基于一阶Sugeno模糊推理系统的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型估计放电峰值功率。选取温度、SOC和欧姆内阻为模型输入量,10s脉冲放电峰值功率为输出变量。基于实测和曲线拟合相结合的方法得到训练数据组,采用305组数据组模型进行训练,采用网格生成法和减法聚类法分别生成模糊集合,并采用单一BP神经网络方法和混合训练方法分别进行模型训练。发现采用减法聚类法生成模糊结构,能大幅减少模糊规则的数目,并提高收敛速度,在满足预测准确度的前提下降低了模型的复杂程度;采用混合训练方法进行网络学习能够加强模型的收敛能力并克服单一BP算法的局部最优问题,准确度更高。最后,采用125组数据组模型进行验证,预测误差在10%以内,基于ANFIS的模型能够很好地估计电池的脉冲峰值功率。 展开更多
关键词 动力电池 峰值功率 ANFIS 减法聚类 混合训练
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基于自适应模糊神经网络的无轴承异步电机控制 被引量：23
13
作者 杨泽斌 汪明涛 孙晓东 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期78-86,共9页
针对无轴承异步电机多变量、非线性、强耦合等特点,为实现其稳定悬浮控制,提出了一种基于自适应模糊神经网络推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的控制新策略。在分析无轴承异步电机径向悬浮力产生机理的基础上,推... 针对无轴承异步电机多变量、非线性、强耦合等特点,为实现其稳定悬浮控制,提出了一种基于自适应模糊神经网络推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的控制新策略。在分析无轴承异步电机径向悬浮力产生机理的基础上,推导出无轴承异步电机数学模型,基于ANFIS控制原理,完成了控制器设计,包括控制变量和隶属函数的选取、通过PID控制对输入输出数据的采集、根据选定的误差准则修正隶属函数参数以及采用Sugeno型ANFIS控制器训练FIS(fuzzy inference system)模型。基于MATLAB/Simulink仿真平台,对转速为6 000 r/min的无轴承异步电机控制系统的悬浮、转速、转矩响应进行了仿真分析。仿真结果表明该控制策略能在0.12 s内实现转子的稳定悬浮,且当负载转矩突变时,转子的悬浮性能并没有受到影响,转子径向偏移小于0.001mm。在转速突变后,控制系统也能较好的跟踪给定转速,稳定时的转速误差小于20 r/min,控制系统具有良好的动、静态性能。最后在无轴承异步电机控制系统试验平台上对所提策略开展了试验研究,试验结果同样表明,该控制策略能实现无轴承异步电机的稳定悬浮工作,转子径向位移峰峰值范围可以保持在80μm以内,系统响应快,鲁棒性强,控制精度较高,验证了该文提出的ANFIS控制方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 电机 控制 悬浮 无轴承异步电机 自适应模糊神经网络
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基于自适应神经-模糊推理系统模糊信息融合的采煤机截齿磨损在线监测 被引量：13
14
作者 张强 王海舰 +1 位作者 李立莹 刘志恒 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第19期2607-2614,共8页
为实现对截齿截割过程中磨损程度的实时精确在线监测,分别测试和提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动信号、声发射信号和温度信号,建立不同磨损程度截齿截割信号的多特征样本数据库,根据最小模糊度优化模型计算求解各特征信号的... 为实现对截齿截割过程中磨损程度的实时精确在线监测,分别测试和提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动信号、声发射信号和温度信号,建立不同磨损程度截齿截割信号的多特征样本数据库,根据最小模糊度优化模型计算求解各特征信号的最优模糊隶属度函数,采用自适应神经-模糊推理系统多维模糊神经网络方法实现多传感特征信息的决策融合,输出置信度和权重较高的截齿磨损量融合结果。通过随机测试实验对融合系统进行验证,结果表明,基于ANFIS模糊信息融合的截齿磨损监测系统辨识度较高,测试结果最大误差在6.5%以内,系统具有良好的融合效果以及较高的测试精度。 展开更多
关键词 截齿 最小模糊度 自适应神经模糊推理系统 信息融合 磨损量
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无缝GPS/INS组合导航系统的设计与实现 被引量：18
15
作者 何晓峰 胡小平 唐康华 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期83-88,共6页
针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距/伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累... 针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距/伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航。动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力。 展开更多
关键词 组合导航 卡尔曼滤波 自适应神经模糊推理系统 无缝 紧组合
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基于自适应神经模糊推理系统的风功率缺失数据补齐 被引量：13
16
作者 杨茂 孙涌 +1 位作者 穆钢 严干贵 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第19期16-21,46,共7页
风电场风电输出功率数据的完整性在风能利用中具有重要意义。利用相邻风机法、持续法、平均插值法、标准功率曲线对应法均可以对风电缺失功率数据进行补齐,但都有各自的优缺点及适用范围;在单一补齐数据方法的基础上,文中采用自适应神... 风电场风电输出功率数据的完整性在风能利用中具有重要意义。利用相邻风机法、持续法、平均插值法、标准功率曲线对应法均可以对风电缺失功率数据进行补齐,但都有各自的优缺点及适用范围;在单一补齐数据方法的基础上,文中采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型对丢失数据进行补齐和优化。对实测数据的仿真计算结果表明,用所提出的方法进行数据补齐后风电输出功率的计算结果平均相对误差降低,准确率提高。 展开更多
关键词 风电输出功率 自适应神经模糊推理系统 数据补齐
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基于ANFIS-GM的心墙堆石坝变形预测 被引量：10
17
作者 钟登华 刘昊元 +3 位作者 佟大威 刘玉玺 吴斌平 刘肖军 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2015年第3期1-6,16,共7页
本文提出采用自适应网络模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)优化灰色理论模型(Grey Model,GM)的建模方法来研究预测大坝变形。ANFIS-GM模型综合考虑了由于资料不完备、考虑因素不全面而产生的灰色特性和各影响... 本文提出采用自适应网络模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)优化灰色理论模型(Grey Model,GM)的建模方法来研究预测大坝变形。ANFIS-GM模型综合考虑了由于资料不完备、考虑因素不全面而产生的灰色特性和各影响因素与大坝变形之间存在的模糊特性。该模型相比于GM模型不仅考虑了大坝变形的灰色特性,而且还考虑了水位变化速率、填筑速率与大坝变形的模糊关系。通过心墙堆石坝沉降变形的实例分析,表明该模型比GM模型误差更小。同时,该模型具有处理小样本,自组织、自学习、自适应,模糊推理的综合能力。 展开更多
关键词 心墙堆石坝 大坝变形 灰色理论 自适应网络模糊推理系统 ANFIS-GM模型
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自适应神经模糊推理系统在电力故障重现中的应用 被引量：9
18
作者 杜新伟 刘涤尘 +2 位作者 李媛 熊元新 王晓君 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期82-87,共6页
将电力故障录波数据重现为实际波形对于继电保护测试和保护动作行为分析等具有重要意义。文章将自适应神经模糊推理系统和数字闭环修正技术应用于电力系统故障重现装置中,实现了整体数字域内的闭环控制,利用输出端回采数据与原始数据进... 将电力故障录波数据重现为实际波形对于继电保护测试和保护动作行为分析等具有重要意义。文章将自适应神经模糊推理系统和数字闭环修正技术应用于电力系统故障重现装置中,实现了整体数字域内的闭环控制,利用输出端回采数据与原始数据进行比较并修正信号源的方法极大地减小了故障重现的非线性误差。Matlab仿真和基于该算法的故障重现装置的实际应用证明了自适应神经模糊推理在故障重现中应用的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统 故障重现 数字闭环修正 电力系统
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基于主成分分析法和自适应神经模糊推理系统的电力负荷预测 被引量：14
19
作者 王志征 余岳峰 姚国平 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期39-41,共3页
提出了一种基于主成分分析法与自适应神经模糊推理相结合的电力系统负荷预测方法,通过对影响电力负荷的相关因素进行主成分分析,减少自适应神经模糊推理系统的输入量,可以提高系统预测的效率。算例表明所提出方法是有效的和可行的。
关键词 主成分分析 自适应神经模糊推理系统 负荷预测
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基于自适应神经模糊推理系统的半导体生产线故障预测及维护调度 被引量：12
20
作者 曹政才 赵会丹 吴启迪 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期2181-2186,共6页
为解决半导体生产线设备故障预测问题,采用自适应神经模糊推理系统构建故障预测模型。利用减法聚类确定模型初始结构,采用由最小二乘算法和梯度下降法所组成的混合学习算法优化模型参数。经实验数据检验,所建模型拟合能力强且精度高,能... 为解决半导体生产线设备故障预测问题,采用自适应神经模糊推理系统构建故障预测模型。利用减法聚类确定模型初始结构,采用由最小二乘算法和梯度下降法所组成的混合学习算法优化模型参数。经实验数据检验,所建模型拟合能力强且精度高,能有效预测生产线下一阶段可能发生故障的设备名称等调度问题关键参数信息。在原有设备维护调度的基础上,嵌入故障预测模型,构建新的设备维护调度方案,并以某半导体生产线制造过程为例进行仿真验证,取得了良好的调度效果。 展开更多
关键词 半导体生产线 故障预测 维护调度 自适应神经模糊推理系统 设备
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