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弱电网下基于ANFIS的光储VSG控制策略
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作者 吴宏伟 汪石农 +1 位作者 葛愿 Ahmed Amer Ragab 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期302-310,共9页
传统的虚拟同步发电机(VSG)控制策略由于缺少动态调节虚拟惯量和阻尼系数的能力,已无法满足电网实际接入的需求。为解决这一问题,首先针对VSG控制的工作特性建立VSG输出阻抗的小信号模型,绘制出回率矩阵特征值的奈奎斯特曲线图,分析VSG... 传统的虚拟同步发电机(VSG)控制策略由于缺少动态调节虚拟惯量和阻尼系数的能力,已无法满足电网实际接入的需求。为解决这一问题,首先针对VSG控制的工作特性建立VSG输出阻抗的小信号模型,绘制出回率矩阵特征值的奈奎斯特曲线图,分析VSG处于不同电网强度下的稳定性;然后,结合VSG有功功率环的小信号模型,推导出VSG的虚拟惯量和阻尼系数取值范围,进而引出基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的光储VSG控制策略;最后,在Matlab/Simulink中搭建光储VSG仿真模型,仿真结果验证该控制策略的有效性。 展开更多
关键词 分布式电源 虚拟同步发电机 弱电网 anfis 储能系统
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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
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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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ANFIS在植被叶绿素含量高光谱反演中的应用 被引量:11
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作者 姚付启 张振华 +3 位作者 杨润亚 孙金伟 王海江 任尚岗 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1834-1838,共5页
利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,建立了10个常见植被指数叶绿素含量估算模型,并采用相关系数较大波段作为BP人工神经网络模型(ANN-BP)的输入变量进行了叶绿... 利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,建立了10个常见植被指数叶绿素含量估算模型,并采用相关系数较大波段作为BP人工神经网络模型(ANN-BP)的输入变量进行了叶绿素含量的估算,将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)应用到植被叶绿素含量高光谱反演中。结果表明:10个常见植被指数中归一化植被指数可以较为精确反演叶绿素含量,法国梧桐、毛白杨归一化植被指数回归模型确定性系数R2分别为0.795 7和0.754 6,法国梧桐、毛白杨ANN-BP预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数R2分别为0.935 2和0.917 1,ANFIS可以大大提高反演精度,法国梧桐、毛白杨预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数R2分别为0.9998和0.995 6,是一种良好的植被叶绿素含量高光谱反演模式。 展开更多
关键词 高光谱 叶绿素含量 植被指数 ANN-BP anfis
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应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的ET_0预测 被引量:18
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作者 蔡甲冰 刘钰 +1 位作者 雷廷武 许迪 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期13-16,共4页
参照作物腾发量是计算作物需水量和进行灌溉预报的基础要素。该文利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)所具有的直接通过模糊推理实现输入层与输出层之间非线性映射能力,和神经网络的信息存储和学习能力,将其应用于参照作物腾发量预测中... 参照作物腾发量是计算作物需水量和进行灌溉预报的基础要素。该文利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)所具有的直接通过模糊推理实现输入层与输出层之间非线性映射能力,和神经网络的信息存储和学习能力,将其应用于参照作物腾发量预测中。根据相关分析,输入变量选择日照时数和日最高气温;用5年共1827个数据组对系统进行训练,建立了参照作物腾发量预测系统。利用该系统对近年213个数据组进行了实际预测,与Penman-Monteith方法计算结果进行比较,结果相关性良好。 展开更多
关键词 ET0 预测 anfis 模糊推理 神经网络
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基于改进型ANFIS的负荷密度指标求取新方法 被引量:18
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作者 周湶 孙威 +3 位作者 张昀 任海军 孙才新 邓景云 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期29-34,39,共7页
针对传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法,难以满足精度要求这一不足,从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发,提出了一种新颖的、基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的负荷密度指标求取新方法。该方法... 针对传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法,难以满足精度要求这一不足,从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发,提出了一种新颖的、基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的负荷密度指标求取新方法。该方法用熵权法对影响因素的输入值进行加权处理,运用Fletcher-Reeves共轭梯度法改进ANFIS默认的混合学习算法,建立改进型ANFIS预测模型来求取负荷密度,克服了传统方法输出结果不可量化和精度不高等缺点。通过一个实例验证了该方法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 空间负荷预测 负荷密度指标法 熵权 自适应神经模糊系统(anfis)
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基于ANFIS的铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型研究 被引量:17
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作者 苏宇 何宁 +1 位作者 武凯 李亮 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期475-479,共5页
分析以往建立表面粗糙度预测模型方法的不足,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验,该模型预测精度高,泛化能力强,且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响,有助于准确认识已... 分析以往建立表面粗糙度预测模型方法的不足,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验,该模型预测精度高,泛化能力强,且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响,有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律,为切削参数的优选和表面质量的控制提供了依据。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统(anfis) 表面粗糙度 预测 铣削
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一种综合ANFIS和PCA的光伏发电功率预测新方法 被引量:14
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作者 郑凌蔚 刘士荣 +1 位作者 毛军科 谢小高 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期993-1001,共9页
提出一种综合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和主成分分析(PCA)的光伏发电功率预测方法,以日期、时刻、历史天气预报中的云层状况和温度为输入量,以光伏发电系统历史发电数据和历史天气预报数据为基础,用主成分分析对输入量降维,提取主... 提出一种综合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和主成分分析(PCA)的光伏发电功率预测方法,以日期、时刻、历史天气预报中的云层状况和温度为输入量,以光伏发电系统历史发电数据和历史天气预报数据为基础,用主成分分析对输入量降维,提取主要输入成分,与光伏发电功率输出共同构成历史数据库,对历史数据进行训练,建立光伏发电功率的ANFIS预测模型,利用相对均方根误差对模型进行评估。结果表明,本文提出的方法建模速度快,模型预测精度较高。 展开更多
关键词 光伏发电功率预测 anfis 降维 PCA 天气预报
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基于ANFIS的高速列车制动控制仿真研究 被引量:12
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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模型的Pr/Nd萃取过程预测控制 被引量:13
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作者 杨辉 朱凡 +1 位作者 陆荣秀 张志勇 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期982-990,共9页
针对稀土萃取过程自动化程度低、经验控制误差大、手动调节效率不高的问题,建立了萃取过程ANFIS模型,实现了各控制流量的自动调节。考虑稀土萃取过程非线性和动态特性,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对Pr/Nd萃取过程进行描述,在保... 针对稀土萃取过程自动化程度低、经验控制误差大、手动调节效率不高的问题,建立了萃取过程ANFIS模型,实现了各控制流量的自动调节。考虑稀土萃取过程非线性和动态特性,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对Pr/Nd萃取过程进行描述,在保证高精度的组分含量预测输出基础上,运用广义预测控制方法(GPC)实现各控制流量的优化控制;最后,基于Pr/Nd萃取过程动态数据进行仿真实验。通过与传统PID方法的实验对比,表明了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 萃取 非线性 anfis 模型 预测控制
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基于ANFIS的太阳能-空气源热泵供暖系统温度控制研究 被引量:12
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作者 谭心 吴林锋 +3 位作者 虞启辉 刘泽江 王亚辉 孙国鑫 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期16-22,共7页
针对太阳能-空气源热泵供暖系统运行环境复杂多变,模糊控制器的设计高度依赖人工经验的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)改进的模糊控制方法。该方法利用ANFIS在复杂系统建模中的优势,结合供暖系统温度响应特性和实际运... 针对太阳能-空气源热泵供暖系统运行环境复杂多变,模糊控制器的设计高度依赖人工经验的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)改进的模糊控制方法。该方法利用ANFIS在复杂系统建模中的优势,结合供暖系统温度响应特性和实际运行数据,建立联合供暖系统变工况ANFIS模型,生成与系统性能适配的模糊规则库并传递给模糊控制器执行。Matlab/Simulink仿真对比试验表明,与单一的模糊控制相比,该方法的控制精度提高了17.65%,调节时间缩短了36.4%,具有更高的控制精度和响应速度。 展开更多
关键词 太阳能 空气源热泵 联合供暖 模糊控制 温度控制 anfis
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基于小波分解和ANFIS模型的赤道东太平洋海温集成预测 被引量:11
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作者 张韧 王继光 蒋国荣 《热带海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期77-84,共8页
用小波分解和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的方法,建立了赤道东太平洋海温的集成预报模型。该方法将复杂海温系统分解为相对简单的带通分量信号,然后建立分量信号的独立预报模型,最后对预报结果进行集成。试验结果表明,模型在... 用小波分解和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的方法,建立了赤道东太平洋海温的集成预报模型。该方法将复杂海温系统分解为相对简单的带通分量信号,然后建立分量信号的独立预报模型,最后对预报结果进行集成。试验结果表明,模型在保留预报对象主要特征的前提下,有效地降低了预报难度,集成预报准确率和预报时效均较传统方法有明显的改进和提高。 展开更多
关键词 anfis模型 小波分解 模糊推理 赤道 海温 自适应神经模糊推理系统 集成预报模型
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基于改进型ANFIS的磁致伸缩液位传感器温度补偿 被引量:13
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作者 谢苗 刘治翔 毛君 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期49-55,共7页
考虑到磁致伸缩液位传感器在温差变化大的环境中温漂现象严重,且产生温漂的多种因素与温漂的程度呈非线性关系,难以用数学模型表达等问题,建立基于改进型ANFIS的温度补偿系统。该系统采用附加动量算法不断修正ANFIS中的前题参数以避免... 考虑到磁致伸缩液位传感器在温差变化大的环境中温漂现象严重,且产生温漂的多种因素与温漂的程度呈非线性关系,难以用数学模型表达等问题,建立基于改进型ANFIS的温度补偿系统。该系统采用附加动量算法不断修正ANFIS中的前题参数以避免采用梯度下降算法时易陷入局部极小,训练速度较慢等缺点,提高系统的忽略网络中微小变化的能力。为了验证该温度补偿系统的性能,将其与基于PSO-LSSVM模型和基于BP神经网络的温度补偿系统相比较。分析与实验结果表明,改进型ANFIS模型的温度补偿的最大误差为0.88%,平均误差为0.65%,远小于另外两种补偿方法。使用了改进型ANFIS的温度补偿方法具有较强的泛化能力,能够有效消除温度对磁致伸缩液位传感器的影响。 展开更多
关键词 磁致伸缩液位传感器 温度补偿 改进型anfis BP算法 神经网络 PSO-LSSVM模型
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ANFIS在车辆导航系统信息融合中应用的仿真研究 被引量:11
13
作者 蒋浩宇 富立 范耀祖 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期1051-1054,共4页
采用了一种分层级联的信息融合结构,对车辆导航系统中应用不同导航定位技术得到的定位信息进行融合。决策级融合采用基于零阶Sugeno模糊模型的ANFIS(adaptive-network-basedfuzzyinterferencesystem),根据性能指标调节最终的位置估计值... 采用了一种分层级联的信息融合结构,对车辆导航系统中应用不同导航定位技术得到的定位信息进行融合。决策级融合采用基于零阶Sugeno模糊模型的ANFIS(adaptive-network-basedfuzzyinterferencesystem),根据性能指标调节最终的位置估计值中不同位置信息的权重。仿真研究的结果表明将ANFIS应用于车辆导航系统信息融合能充分利用导航信息,提高定位精度,说明文中采用的方法是可行的有效的。 展开更多
关键词 anfis 导航系统 车辆定位 信息融合
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基于ANFIS的非线性自适应噪声消除 被引量:9
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作者 曾庆宁 刘璟 周德新 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第12期106-111,共6页
本文给出了ANFIS的一般描述,阐述了使用ANFIS进行噪声消除的原理,并给出了针对含噪语音的仿真实验结果。
关键词 神经网络 噪声 anfis 模糊推理系统
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基于改进型ANFIS的矿用空压机故障诊断系统 被引量:10
15
作者 谢苗 刘治翔 毛君 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期500-507,共8页
考虑到矿用空压机在长期运行过程中容易由多种因素复合共同作用而出现各种故障,且产生故障的原因和故障之间表现出非线性关系难以用数学模型表达等问题,建立基于改进型自适应神经模糊推理系统的故障诊断系统。该系统采用附加动量算法不... 考虑到矿用空压机在长期运行过程中容易由多种因素复合共同作用而出现各种故障,且产生故障的原因和故障之间表现出非线性关系难以用数学模型表达等问题,建立基于改进型自适应神经模糊推理系统的故障诊断系统。该系统采用附加动量算法不断修正自适应神经模糊推理系统中的前题参数以避免采用梯度下降算法时易陷入局部极小,训练速度较慢等缺点,提高系统的忽略网络中微小变化的能力。为了验证该故障诊断系统的性能,将其与基于BP神经网络的故障诊断系统相比较。分析与实验结果表明,改进型ANFIS模型的诊断输出与实际情况完全相符,最大误差为13.7%,最小误差为0.17%,其诊断准确度达到95.85%,在训练速度、误差精度以及收敛性等方面,其性能优于BP神经网络。 展开更多
关键词 矿用空压机 故障诊断 改进型anfis BP算法 神经网络
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基于ANFIS非线性观测器的连续小波变换故障检测 被引量:4
16
作者 冯健 张化光 +1 位作者 伦淑娴 王占山 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期519-522,共4页
提出一种把信号分析和数学模型相结合的故障检测方法,通过小波变换对信号的去噪和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)具有的离线学习功能,来获取系统输入输出的非线性动力学特性,进而实时计算出残差,并对残差序列进行MexicanHat小波变换,通... 提出一种把信号分析和数学模型相结合的故障检测方法,通过小波变换对信号的去噪和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)具有的离线学习功能,来获取系统输入输出的非线性动力学特性,进而实时计算出残差,并对残差序列进行MexicanHat小波变换,通过对极值点的逻辑判决,准确检测出故障的发生·该方法具有灵敏度高、克服噪声能力强的特点·仿真结果验证了这一方法的有效性· 展开更多
关键词 anfis 非线性观测器 小波变换 故障检测 残差 逻辑判决
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基于ANFIS的温室小气候环境因子预测模型辨识 被引量:7
17
作者 邹秋滢 纪建伟 李征明 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期503-507,共5页
为了提高日光温室小气候环境因子的预测精度,达到对温室内环境因子综合控制的目的,提出一种基于Takagi-Sugeno模糊模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对温室小气候环境因子进行辨识,建立温室小气候环境因子预测模型,并用所建立的模型... 为了提高日光温室小气候环境因子的预测精度,达到对温室内环境因子综合控制的目的,提出一种基于Takagi-Sugeno模糊模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对温室小气候环境因子进行辨识,建立温室小气候环境因子预测模型,并用所建立的模型对温室内的温度、湿度、光照等小气候环境因子进行预测。结果表明:预测值和实测值的拟合关系较好,尤其在光照环境因子的模拟上,相关度甚至达到0.9976,说明基于ANFIS网络进行温室小气候非线性系统辨识是有效的,且该成果对温室小气候智能调控的发展具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 温室 模型 anfis 辨识
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ANFIS在水电站地下厂房围岩变形预测中应用 被引量:6
18
作者 金长宇 马震岳 张运良 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期576-579,共4页
针对目前应用人工神经网络(ANN)方法预测地下洞室围岩变形时间序列的缺陷,提出一种将神经元网络和模糊逻辑有机结合的新型模糊推理系统——ANFIS(adaptive-network-based fuzzy inference systems),该系统采用反向传播算法和最小二乘法... 针对目前应用人工神经网络(ANN)方法预测地下洞室围岩变形时间序列的缺陷,提出一种将神经元网络和模糊逻辑有机结合的新型模糊推理系统——ANFIS(adaptive-network-based fuzzy inference systems),该系统采用反向传播算法和最小二乘法的混合算法分别调整前提参数和结论参数,充分地利用了神经网络的学习能力和模糊逻辑的表达能力,实现了回归模型的自适应调整.通过龙滩电站的实例应用可以发现,ANFIS预测系统较传统ANN方法具有简单、快速以及预测精度高等特点. 展开更多
关键词 围岩变形 预测 anfis BP网络
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船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型 被引量:6
19
作者 夏海波 张蒙蒙 +1 位作者 胡甚平 黄常海 《上海海事大学学报》 北大核心 2014年第2期17-21,共5页
为准确实现对在航船舶的风险评估,建立船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型.该方法分层列出4级影响船舶风险值的风险因素,通过模糊推理系统初步定义各项风险因素的隶属度模型.根据建立的模型和典型在航船舶历史数据,运用模糊神经网络的... 为准确实现对在航船舶的风险评估,建立船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型.该方法分层列出4级影响船舶风险值的风险因素,通过模糊推理系统初步定义各项风险因素的隶属度模型.根据建立的模型和典型在航船舶历史数据,运用模糊神经网络的自学习性对模型进行修正,最终实现对船舶风险的客观评估.得到的数据对比图及误差图分析表明,该方法能够使典型数据充分加入,有效克服建模中的主观影响,并在合理的误差范围内较客观地评估在航船舶整体风险. 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统(anfis) 风险评估 风险分级 历史数据 航运 安全
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基于粗糙集理论与ANFIS的坡地入渗预测 被引量:4
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作者 李新虎 张展羽 +2 位作者 杨洁 张国华 王超 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期772-775,共4页
降雨入渗是坡地水文循环的中心环节,长期以来是土壤侵蚀、非点源污染、水资源管理等科学研究的重点内容。有些学者利用人工神经网络进行模拟预测取得了一定的效果,但人工神经网络不能处理和描述模糊信息。传统的模糊系统具备处理非线... 降雨入渗是坡地水文循环的中心环节,长期以来是土壤侵蚀、非点源污染、水资源管理等科学研究的重点内容。有些学者利用人工神经网络进行模拟预测取得了一定的效果,但人工神经网络不能处理和描述模糊信息。传统的模糊系统具备处理非线性及模糊语言信息的能力,但是传统的模糊系统缺乏有效的方法来改进隶属函数以减少输出误差或提高性能指标。 展开更多
关键词 粗糙集 anfis 入渗 自然降雨 红壤坡地
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