基于模糊神经网络模型的中国电力装备制造产业安全评价研究 被引量：2

1

作者 杨林 白玉慧 +2 位作者 仝凤鸣 王菲 陈晓征 《电网与清洁能源》 北大核心 2015年第2期1-8,共8页

电力装备制造产业的安全问题,是关系中国电力能源业安全,甚至关系国民经济安全的重大问题。为了定量地综合评价电力装备制造产业的安全状况,结合目前电力装备制造业的行业特点,根据影响电力装备制造产业安全的因素,建立了包括产业国内... 电力装备制造产业的安全问题,是关系中国电力能源业安全,甚至关系国民经济安全的重大问题。为了定量地综合评价电力装备制造产业的安全状况,结合目前电力装备制造业的行业特点,根据影响电力装备制造产业安全的因素,建立了包括产业国内环境、产业国际竞争力、产业对外依存度、产业控制力等4个单元、16个指标的多因素多级指标评价体系。采用模糊神经网络评价模型,通过定量的方式对中国电力装备制造产业的安全状态进行了综合评价,得出中国水电设备制造产业的产业安全状况为"良好"的结论,同时也证明了模糊神经网络模型应用于安全评价的可行性。 展开更多

关键词 电力装备 安全评价 指标体系 模糊神经网络模型

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六维腕力传感器的补偿模糊神经网络模型 被引量：1

2

作者 干方建 刘正士 《机床与液压》 北大核心 2002年第1期32-34,共3页

本文基于神经网络可以对非线性系统的任意逼近能力 ,建立了六维腕力传感器的补偿模糊神经网络模型 ,仿真结果表明 ,这种补偿模糊神经网络对六维腕力传感器非线性系统逼近精度高、训练步数少、学习收敛速度快、误差曲线稳定 。

关键词 六维腕力传感器 补偿模糊神经网络模型 仿真 机器人

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基于模糊神经网络模型对射手的评价(英文)

3

作者 王晓芳 林海 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第19期5415-5418,共4页

在图像制导导弹中,射手经常参与识别、捕获目标以及控制导弹跟踪、攻击目标。为评价一个射手,通过增加输入和输出论域的模糊子集数,对普通的射手模糊神经网络模型进行了改进。基于改进的射手模糊神经网络模型,提出了两种评价射手的方法... 在图像制导导弹中,射手经常参与识别、捕获目标以及控制导弹跟踪、攻击目标。为评价一个射手,通过增加输入和输出论域的模糊子集数,对普通的射手模糊神经网络模型进行了改进。基于改进的射手模糊神经网络模型,提出了两种评价射手的方法。仿真结果表明:两种方法都能够有效地比较和评价射手,为选择和训练射手提供了依据。 展开更多

关键词 图像制导导弹 射手 模糊神经网络模型 评价

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雷达网数据融合的自组织模糊神经网络模型

4

作者 张尤赛 刘维亭 《应用科学学报》 CAS CSCD 2001年第2期149-152,共4页

对雷达网的数据融合提出了一种自组织模糊神经网络模型 ,分析了该模型的自组织特征及神经元感应场内模糊隶属度函数最大的 WTA竞争机制 .通过二维舰船目标的识别和航迹融合仿真实验 。

关键词 雷达网 数据融合 自组织模糊神经网络模型 模糊隶属度函数 竞争机制 神经元感应场

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基于SOM规则自动生成的模糊神经网络模型 被引量：1

5

作者 陈志兵 黄人璆 +1 位作者 章劲松 庄镇泉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第5期61-63,共3页

1 引言模糊系统建模一般将经过系统结构辨识和系统参数估计两个阶段。在辨识阶段,主要决定输入变量及其相互关系、模糊规则数、输入输出空间划分和系统参数的初值;在估计阶段,主要用来调整系统参数以使得系统的输出与目标输出的差值尽... 1 引言模糊系统建模一般将经过系统结构辨识和系统参数估计两个阶段。在辨识阶段,主要决定输入变量及其相互关系、模糊规则数、输入输出空间划分和系统参数的初值;在估计阶段,主要用来调整系统参数以使得系统的输出与目标输出的差值尽可能小。对于系统参数估计阶段的参数调整,人们已提出一些自动方法。对于系统结构辨识阶段,也产生了如模板法、聚类法和决策树法等,但这些方法一般都需要人工干预。其中模糊规则的生成与调整以及隶属度函数的选取是系统结构辨识阶段的主要问题,文提出了用神经网络自动生成模糊规则并进行隶属度形状调整,从而构成模糊神经网络。Wang提出自动分割输入空间的方法,Lin提出三阶段学习算法的模糊神经网络。 展开更多

关键词 模糊神经网络模型 SOM规则 自动生成

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核反应堆冷却剂系统故障诊断动态模糊径向基神经网络模型

6

作者 朱佳浩 戴滔 +1 位作者 隋阳 李枭瀚 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4567-4573,共7页

针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neura... 针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neural network, DFRBFNN)模型。首先,根据RCS的故障类型和样本数据,确定DFRBFNN模型的初始结构;然后,应用径向基神经网络方法,构建了RCS故障诊断DFRBFNN初始模型,应用随机初始化方法,对DFRBFNN初始模型的去模糊层到输出层的连接权重进行初始化处理;最后,应用误差下降率法,修正DFRBFNN初始模型的结构和参数,构建了RCS故障诊断DFRBFNN模型。应用所建立的模型对冷却剂丧失、失流和蒸汽发生器管道破裂事故进行诊断,并与传统的故障诊断模型进行对比,验证了本文所建立模型的有效性。研究表明,所构建的核电厂RCS故障诊断DFRBFNN模型能够在不确定环境下准确地诊断RCS的故障。 展开更多

关键词 核电厂 核反应堆冷却剂系统 故障诊断 动态模糊径向基神经网络模型

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基于气动人工肌肉的自适应模糊小脑模型神经网络位置跟踪控制 被引量：5

7

作者 沈伟 施光林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期579-583,共5页

针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为... 针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为可能.在线实时的自适应算法逐步提高了AFCMAC的控制性能,从而最终完全过渡到AFCMAC控制.通过规划AF-CMAC的输入空间,保证了AFCMAC对迟滞力和气压波动等不确定因素的感知能力,为实现AF-CMAC控制奠定了基础.对DASPID与AFCMAC控制器的位置跟踪控制性能进行了对比实验.结果表明,在非线性系统条件下,AFCMAC较之DASPID有着更好的跟踪控制性能和较低的实现难度. 展开更多

关键词 气动人工肌肉 自适应模糊小脑模型神经网络 位置跟踪控制

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遗传算法-模糊径向基神经网络模型预测自润滑镀层耐磨性 被引量：3

8

作者 王亚利 于继明 王艺 《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2021年第7期30-34,共5页

针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型... 针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型训练,其余6组数据作为测试样本用于模型性能测试。结果表明:GAFRBFNNM的预测值更接近于真实值,其预测精度明显高于相同结构的径向基神经网络模型,验证了该模型是有效的,能够更准确预测自润滑镀层耐磨性。主要归因于引入模糊运算使得径向基神经网络全部节点都具备特定意义,另外引入遗传算法优化了训练算法,避免了模型陷入局部极小点等问题,使得模型性能得到有效提升。 展开更多

关键词 自润滑镀层 摩擦因数 遗传算法-模糊径向基神经网络模型 径向基神经网络模型

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一种广义模糊小脑模型神经网络及其仿真研究 被引量：4

9

作者 沈智鹏 郭晨 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期2708-2712,共5页

针对传统的小脑模型,在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。研究了GFAC接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习... 针对传统的小脑模型,在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。研究了GFAC接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明GFAC具有良好的泛化能力和逼近精度。 展开更多

关键词 广义模糊小脑模型神经网络 接受域函数 映射规律 学习算法

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基于模糊小脑模型神经网络的直线伺服跟踪控制 被引量：3

10

作者 赵希梅 郭庆鼎 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2005年第6期637-640,共4页

以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案... 以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案,可动态地克服上述这些因素的影响.同时,还给出了较详细的原理分析及实现过程.仿真结果表明,此控制方案是十分有效的,能够明显地提高伺服系统的快速跟踪能力,并使系统具有较强的适应性和鲁棒性. 展开更多

关键词 永磁直线同步电动机 模糊小脑模型神经网络 逆模型 前馈控制 跟踪控制

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基于模糊神经网络防空重点保卫目标的选择 被引量：12

11

作者 王洁 娄寿春 +1 位作者 王颖龙 赵杰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第1期158-161,共4页

在现代防空中,由于精确制导技术在空袭兵器上的应用,使防空中重点掩护显得格外重要。为实现重点掩护,防空中重点保卫目标的选择就成了防空作战系统分析首要环节。本文给出了重点保卫目标类型,提出了选择重点保卫目标的指标,利用多目标... 在现代防空中,由于精确制导技术在空袭兵器上的应用,使防空中重点掩护显得格外重要。为实现重点掩护,防空中重点保卫目标的选择就成了防空作战系统分析首要环节。本文给出了重点保卫目标类型,提出了选择重点保卫目标的指标,利用多目标权系数的不确定特点,建立了优选保卫目标的模糊神经网络模型及算法。最后对给出的保卫目标样本对模糊神经网络模型进行训练和仿真,说明了用该模型能很好的选择重点保卫目标。 展开更多

关键词 防空 重点保卫目标 优选指标 模糊神经网络模型

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基于T-S模糊神经网络的采空塌陷危险性判别 被引量：11

12

作者 张连杰 武雄 +1 位作者 谢永 吴晨亮 《现代地质》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期461-465,共5页

采空区地面塌陷的危险性判别受地质因素、采矿因素等多重因素的影响,各因素往往影响程度不同且部分因素之间又相互联系。为了能够较准确地对采空塌陷危险性进行评估,引入了T-S模糊神经网络模型。以北京西山地区采空塌陷为例,根据塌陷特... 采空区地面塌陷的危险性判别受地质因素、采矿因素等多重因素的影响,各因素往往影响程度不同且部分因素之间又相互联系。为了能够较准确地对采空塌陷危险性进行评估,引入了T-S模糊神经网络模型。以北京西山地区采空塌陷为例,根据塌陷特点,分别选取了地质构造复杂程度、覆盖层类型、第四系覆盖层厚度、覆岩强度、煤层倾角、采深采厚比、采空区埋深、采空区空间叠置层数8项影响因素作为评价指标,并建立了分级标准。将单因素评价指标均匀线性插值作为训练样本,建立了T-S模糊神经网络判别模型。利用训练好的神经网络模型对选取的8处采空区进行评估,结果分别为:Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ,结果与实际情况吻合。研究表明,利用T-S模糊神经网络研究采空塌陷危险性是可行的。 展开更多

关键词 采空区 地面塌陷 评价 T-S模糊神经网络模型

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基于模糊分类的模糊神经网络辨识方法及应用 被引量：9

13

作者 江善和 李强 《控制工程》 CSCD 2005年第3期266-269,276,共5页

基于改进的T S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN),给出了网络的连接结构和学习算法。基于竞争学习算法的模糊分类器确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用程度。利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后... 基于改进的T S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN),给出了网络的连接结构和学习算法。基于竞争学习算法的模糊分类器确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用程度。利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN结构简洁,逼近能力强,能够显著提高辨识精度,并且在线辨识的模糊模型简单有效。将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识和化工过程连续搅拌反应器(CSTR)的建模中,仿真结果验证了该方法的有效性,表明该网络能够实现复杂非线性系统的建模,而且建模精度高、收敛速度快,可当作复杂系统建模的一种有效手段。 展开更多

关键词 辨识方法 模糊神经网络模型 卡尔曼滤波算法 连续搅拌反应器 复杂非线性系统 应用 竞争学习算法 复杂系统建模 在线辨识 T-S模型 模糊分类器 连接结构 模糊规则 模糊空间 逼近能力 辨识精度 模糊模型 化工过程 模糊辨识

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NFCNNC：一种新的模糊竞争神经网络聚类模型及其在文本聚类中的应用

14

作者 耿新青 王正欧 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2006年第3期296-300,共5页

提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC，并将其应用到文本聚类中。NFCNNC将模糊中心聚类（FCC）算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值，通过比较隶属度值得到获胜神经元。网络中仅两个神经元同时调节权值。隶属度值... 提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC，并将其应用到文本聚类中。NFCNNC将模糊中心聚类（FCC）算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值，通过比较隶属度值得到获胜神经元。网络中仅两个神经元同时调节权值。隶属度值最大的神经元以较大的学习率调整权值，隶属度次大的神经元以较小的学习率调整权值，其他神经元权值不变。按照FCC算法调整模糊聚类中心向量值（即权值）和神经元的隶属度，当网络稳定时，即可确定聚类数。与传统模糊神经网络模型相比，本文的模糊神经网络模型具有结构简单、运行效率高、聚类精度高的优点，同时克服了传统算法需预先指定聚类数的局限性。通过对文本聚类的实验验证，本算法取得了良好的效果。 展开更多

关键词 文本聚类 隶属度 NFCNNC 模糊竞争神经网络聚类模型 运行效率

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基于模糊优选BP神经网络模型的作物-水盐响应关系模拟研究

15

作者 柴春岭 苏艳超 +1 位作者 刘玉春 杨路华 《河北农业科学》 2011年第4期96-98,108,共4页

棉花在诸多影响因素下,生长过程表现为复杂的非线性,使其水-盐的响应关系难以用传统的数学模型进行精确描述。本研究基于大田棉花膜下咸淡水滴灌试验成果,采用模糊优选BP神经网络模型,对籽棉产量与灌溉水量和灌溉水矿化度的响应关系进... 棉花在诸多影响因素下,生长过程表现为复杂的非线性,使其水-盐的响应关系难以用传统的数学模型进行精确描述。本研究基于大田棉花膜下咸淡水滴灌试验成果,采用模糊优选BP神经网络模型,对籽棉产量与灌溉水量和灌溉水矿化度的响应关系进行了模拟。结果表明:该模型的模拟结果精度良好。模拟得到的连接权重矩阵可良好地表达籽棉产量与各生长阶段微咸水处理水平之间的响应关系,在微咸水灌溉技术中具有一定的指导意义。 展开更多

关键词 模糊优选神经网络模型 作物-水盐响应关系 棉花 微咸水灌溉 籽棉产量 灌溉水量 灌溉水矿化度

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基于T-S模糊神经网络组合模型的CPI预测 被引量：4

16

作者 荀新新 张德生 +1 位作者 王雁 杜方欣 《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2014年第3期173-176,共4页

首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模... 首先对我国CPI和PPI序列建立了VAR模型和加外生变量的半参数自回归模型,得到CPI的拟合值和预测值;然后在这两种单模型的基础上,结合模糊数学和神经网络知识,建立了T-S模糊神经网络组合预测模型;最后对三种模型进行比较.结果显示,T-S模糊神经网络组合模型提高了预测结果的可靠性和准确性. 展开更多

关键词 VAR模型 加外生变量的半参数自回归模型 T-S模糊神经网络组合模型 隶属度函数

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液压机械补偿功率回收模型参考模糊神经网络控制 被引量：3

17

作者 谢光辉 喇凯英 王留运 《机床与液压》 北大核心 2009年第2期114-116,155,共4页

介绍了液压系统试验中机械补偿功率回收的原理,建立了压力系统的数学模型。针对机械补偿功率回收系统影响压力的非线性因素多且多为缓变的特点,为满足试验要求提出了采用模型参考的模糊神经网络,提出了该网络实现的形式,设计了模糊神经... 介绍了液压系统试验中机械补偿功率回收的原理,建立了压力系统的数学模型。针对机械补偿功率回收系统影响压力的非线性因素多且多为缓变的特点,为满足试验要求提出了采用模型参考的模糊神经网络,提出了该网络实现的形式,设计了模糊神经网络和误差的逼近算法,根据要求确定了参考模型等。仿真结果表明:该控制方法能有效地跟踪参考模型,改变对象参数及负载输出压力无变化,能很好地满足试验要求。 展开更多

关键词 压力控制 功率回收 模型参考模糊神经网络 自适应控制

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一种新型模糊神经网络函数逼近器 被引量：1

18

作者 马恒 贾传荧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第33期92-94,共3页

论文提出了一种新型模糊小脑模型神经网络(NFCMAC),它采用模糊隶属度函数作为接收域函数,能够获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,具有计算量少,学习效率高等优点。同时研究了NFCMAC接受域函数的映射方法、隶属度函数及... 论文提出了一种新型模糊小脑模型神经网络(NFCMAC),它采用模糊隶属度函数作为接收域函数,能够获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似,具有计算量少,学习效率高等优点。同时研究了NFCMAC接受域函数的映射方法、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明NFCMAC具有良好的泛化能力和逼近精度,具有较高的收敛速度。 展开更多

关键词 函数逼近器 新型模糊小脑模型神经网络 接受域函数

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基于人工神经网络的房地产项目评判模型 被引量：1

19

作者 岳松涛 黎志成 刘学工 《科技进步与对策》 北大核心 2001年第5期123-124,共2页

房地产租（售）价预测就是对房地产租（售）价未来水平的估计。对房地产投资决策而言，预测出房地产租（售） 价各种可能的结果，特别是给出定量的评价、分析，是房地产投资决策必不可少的工作之一。运用模糊系统和神经网络相结 合的模... 房地产租（售）价预测就是对房地产租（售）价未来水平的估计。对房地产投资决策而言，预测出房地产租（售） 价各种可能的结果，特别是给出定量的评价、分析，是房地产投资决策必不可少的工作之一。运用模糊系统和神经网络相结 合的模糊神经网络（ＦＮＮ）来实现企业经济指标的综合评判，进而衡量企业的经济效益。 展开更多

关键词 房地产 神经网络人工 项目评判 数学模型 模糊神经网络规划模型

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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

20

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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