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题名ANFIS在短期负荷预测中的应用
被引量：7
- 1
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作者
郭恒
罗可
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机构
中山职业技术学院
长沙理工大学计算机与通信工程学院
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期105-107,共3页
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文摘
为使负荷预测更精确,鉴于预测对象的不确定性和非线性,采用ANFIS预测电力系统短期负荷。ANFIS将模糊理论与神经网络融合,利用神经网络实现系统的模糊逻辑推理,采用混合学习算法调整前提参数和结论参数,自动产生模糊规则。该系统具有非线性映射和自学习能力,不基于数学模型,用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统,依靠专家经验获取控制信息,能用于负荷预测的非线性建模,获取负荷数据的最佳估计,克服数据处理过程中存在的不确定性和不完备性。所用ANFIS模型为2输出1输入5层1阶Sugeuo模糊系统。利用某局网负荷数据训练和检测ANFIS网络模型后预测负荷,结果表明该算法鲁棒性好,抗干扰能力强,能有效补偿对象的大纯滞后。
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关键词
自适应神经模糊推理系统
电力系统
短期负荷预测
神经网络
模糊推理
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Keywords
adaptive neuro-fuzzy interference system （anfis）
power system
short-term load forecasting
neural network
fuzzy inference
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于ANFIS的船舶航向控制系统的设计
被引量：2
- 2
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作者
汪明慧
余永权
曾碧
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机构
广东工业大学计算机学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第15期3468-3472,共5页
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基金
广东省自然科学基金项目(05001801)
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文摘
为解决因船舶运动的非线性和不确定性使常规航向控制器参数调整难度大的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的船舶航向控制算法。用模糊控制解决船舶不确定性系统控制问题,并借助神经网络的学习能力优化控制器参数,设计出能在线自调整控制规则来获得最佳控制规律的ANFIS航向控制器。仿真实验结果表明,设计的航向控制器在船舶模型参数摄动以及风浪干扰下都能获得良好的控制性能。
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关键词
自适应神经模糊推理系统
神经网络
模糊控制
航向控制器
船舶模型
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Keywords
adaptive neural fuzzy interference system（anfis）
neural network
fuzzy control
heading controller
ship mod
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于信息融合的多Agent智能家居系统
被引量：8
- 3
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作者
王良周
于卫红
黄广超
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机构
大连海事大学交通运输管理学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第9期2747-2751,共5页
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文摘
绿色智能的家居控制需要复杂的系统和多源的信息。为了进一步提高家居系统的协同性,充分利用多源的决策信息,设计了一种基于多源信息融合的多Agent智能家居系统。研究了系统的框架和各个Agent的功能和交互机制;提出了一个基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的多源信息融合模型,使用ANFIS算法对家居环境进行特征提取和用户行为学习;利用Android的轻量级嵌入式Jade Agent平台和Matlab对模型进行仿真。理论分析和仿真实验表明,该模型能够提高家居系统的协同交互性,提高家居系统多源数据融合的有效性。
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关键词
智能家居
多AGENT系统
多源信息融合
自适应神经模糊推理系统
采光控制
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Keywords
smart home
multi-Agent system
multi-source information fusion
adaptive neural-network-based fuzzy interference System(anfis)
daylight control
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分类号
TP273.5
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于自适应神经模糊推理系统的地下水位预测
被引量：4
- 4
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作者
周维博
李娜
刘雷
董起广
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机构
长安大学环境科学与工程学院
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出处
《水土保持通报》
CSCD
北大核心
2014年第4期138-140,共3页
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基金
"十二五"国家科技支撑计划项目"旱区节水型生态灌区关键技术研究与应用"(2011BAD29B01)
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文摘
针对地下水埋深变化影响因素的复杂性、多样性和不确定性,以及影响因子之间复杂的非线性关系,将自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy interference system,ANFIS)应用于地下水埋深预测。利用1993—2010年陕西省泾惠渠灌区的灌溉资料对网络进行训练,构建了基于ANFIS的地下水埋深预测模型,并对其进行了检测。结果表明,利用ANFIS对地下水埋深进行短期预测是切实可行的。
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关键词
地下水位预测
自适应神经模糊推理系统
泾惠渠灌区
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Keywords
groundwater depth prediction
adaptive neuro-fuzzy interference system（anfis）
Jinghuiqu irrigation district
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分类号
P641.2
[天文地球—地质矿产勘探]
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