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A reversibly used cooling tower with adaptive neuro-fuzzy inference system 被引量:2
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作者 吴加胜 张国强 +3 位作者 张泉 周晋 郭永辉 沈炜 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第3期715-720,共6页
An adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS) for predicting the performance of a reversibly used cooling tower(RUCT) under cross flow conditions as part of a heat pump system for a heating mode in winter was demons... An adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS) for predicting the performance of a reversibly used cooling tower(RUCT) under cross flow conditions as part of a heat pump system for a heating mode in winter was demonstrated.Extensive field experimental work was carried out in order to gather enough data for training and prediction.The statistical methods,such as the correlation coefficient,absolute fraction of variance and root mean square error,were given to compare the predicted and actual values for model validation.The simulation results predicted with the ANFIS can be used to simulate the performance of a reversibly used cooling tower quite accurately.Therefore,the ANFIS approach can reliably be used for forecasting the performance of RUCT. 展开更多
关键词 reversibly used cooling tower HEATING adaptive neuro-fuzzy inference system fuzzy modeling approach
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基于自适应时域MPC的无人车轨迹跟踪控制
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作者 丁承君 耿宇坤 +2 位作者 胡健鑫 王逸桐 王镇林 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期9883-9891,共9页
为了提高无人车在不同路面附着系数和车速下的轨迹跟踪控制性能,提出一种自适应时域模型预测控制(model predictive control,MPC)算法。首先,基于三自由度车辆动力学模型设计MPC轨迹跟踪控制器。其次,引入融合准反射学习和高斯变异的粒... 为了提高无人车在不同路面附着系数和车速下的轨迹跟踪控制性能,提出一种自适应时域模型预测控制(model predictive control,MPC)算法。首先,基于三自由度车辆动力学模型设计MPC轨迹跟踪控制器。其次,引入融合准反射学习和高斯变异的粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对时域参数优化,获得不同工况下的离线最优时域数据集。然后,利用自适应神经模糊推理系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)对数据集训练,得到能够自适应调整时域的控制系统。最后,通过Carsim和Simulink联合仿真和实车验证。结果表明:自适应时域MPC控制器在不同工况下的轨迹跟踪精度和稳定性均得到了较大幅度的提高,且该算法具有较好的实用性。 展开更多
关键词 模型预测控制 轨迹跟踪 粒子群优化算法(PSO) 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)
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一种实用的FUZZY自适应励磁控制方法 被引量:14
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作者 高峰 秦翼鸿 徐国禹 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1994年第11期27-33,41,共8页
在线性最优励磁控制的基础上,通过引入一个FUZZY推理机,提出了一种FUZZY自适应励磁控制方法。由于FUZZY推理机能根据发电机的实测功率和电压不断地修正控制器的反馈增益,因此,所提出的FUZZY自适应励磁控制器能... 在线性最优励磁控制的基础上,通过引入一个FUZZY推理机,提出了一种FUZZY自适应励磁控制方法。由于FUZZY推理机能根据发电机的实测功率和电压不断地修正控制器的反馈增益,因此,所提出的FUZZY自适应励磁控制器能跟踪电力系统运行工况。数字仿真结果表明:FUZZY自适应励磁控制器具有良好的控制性能。 展开更多
关键词 线性最优 励磁控制 模糊控制 自适应控制
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基于机器学习的雅砻江流域洪水预报研究
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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
5
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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基于风险分析和模糊专家系统的电力工程应急成本估算方法
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作者 陈铭 梅诗妍 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期281-287,共7页
【目的】电力工程因施工周期长,易受多种不确定因素影响,可能导致成本大幅增加。因此,合理估算应急成本对工程管理至关重要。然而,传统基于经验的方法误差较大,难以适应复杂的工程环境。基于模糊专家系统和机器学习的方法在性能上虽有... 【目的】电力工程因施工周期长,易受多种不确定因素影响,可能导致成本大幅增加。因此,合理估算应急成本对工程管理至关重要。然而,传统基于经验的方法误差较大,难以适应复杂的工程环境。基于模糊专家系统和机器学习的方法在性能上虽有所改进,但仍存在参数优化难、过拟合严重等问题。为此,提出了一种应急成本估算新方法,通过结合自适应网络模糊推理系统处理不确定性问题的优势,并引入主成分分析模块缓解过拟合问题,进而提高预测精度。【方法】提出了一种结合风险分析和自适应网络的模糊推理系统的应急成本估算方法,通过分析影响电力工程成本的13个风险因素,建立了应急成本与风险因素之间的关系模型;利用模糊逻辑处理不确定性问题,引入了自适应网络模糊推理系统。自适应网络模糊推理系统通过模糊化输入变量并利用神经网络进行推理,避免了传统模糊专家系统对模糊规则库的依赖。为进一步提高预测精度,在自适应网络模糊推理系统中引入了主成分分析模块,通过降维减少冗余信息,缓解了其在小数据集上可能出现的过拟合问题。【结果】实验选取210条电力工程应急成本数据,随机选取80%作为训练集、20%作为测试集,对比4种方法的性能:基于Mamdani模糊推理的方法、基于支持向量机的方法、基于自适应网络模糊推理系统的方法和基于改进型自适应网络模糊推理系统的方法。实验结果表明:对比两种现有方法,基于自适应网络模糊推理系统的方法在训练集上表现优异,但在测试集上过拟合严重;引入主成分分析模块后,基于改进型自适应网络模糊推理系统的方法在测试集上的表现明显更优、泛化能力更强且收敛速度更快。【结论】基于改进型自适应网络模糊推理系统的应急成本估算方法结合了模糊推理和神经网络的优势,提高了对电力工程应急成本的预测精度。主要创新点为:提出了一种应急成本估算方法,结合了模糊逻辑和神经网络的优势,能够有效处理不确定性问题;在自适应网络模糊推理系统中引入了主成分分析模块,通过降维减少了冗余信息,有效避免了模型过拟合问题,提高了其泛化能力。该方法可为电力工程预算管理提供智能化解决方案,也可推广至其他不确定性成本预测领域。 展开更多
关键词 应急成本 风险因素 模糊专家系统 模糊推理 自适应网络 主成分分析方法 过拟合 收敛速度
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基于改进PSO-ANFIS的集气管压力预测研究
7
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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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
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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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基于SFLA和MSISSA-ANFIS的超短期光伏功率动态预测方法 被引量:1
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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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结合改进ANFIS的车辆半主动悬架振动控制 被引量:2
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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
11
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
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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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应对零日攻击的混合车联网入侵检测系统 被引量:1
13
作者 方介泼 陶重犇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2763-2769,共7页
现有机器学习方法在面对零日攻击检测时,存在对样本数据过度依赖以及对异常数据不敏感的问题,从而导致入侵检测系统(IDS)难以有效防御零日攻击。因此,提出一种基于Transformer和自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)的混合车联网入侵检测... 现有机器学习方法在面对零日攻击检测时,存在对样本数据过度依赖以及对异常数据不敏感的问题,从而导致入侵检测系统(IDS)难以有效防御零日攻击。因此,提出一种基于Transformer和自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)的混合车联网入侵检测系统。首先,设计了一种数据增强算法,通过先去除噪声再生成的方法解决了数据样本不平衡的问题;其次,将非线性特征交互引入复杂的特征组合,设计了一个特征工程模块;最后,将Transformer的自注意力机制和ANFIS的自适应学习方法相结合,以提高特征表征能力,减少对样本数据的依赖。在CICIDS-2017和UNSW-NB15入侵数据集上将所提系统与Dual-IDS等先进(SOTA)算法进行比较。实验结果表明,对于零日攻击,所提系统在CICIDS-2017入侵数据集上实现了98.64%的检测精确率和98.31%的F1值,在UNSW-NB15入侵数据集上实现了93.07%的检测精确率和92.43%的F1值,验证了所提算法在零日攻击检测方面的高准确性和强泛化能力。 展开更多
关键词 车联网 入侵检测 零日攻击 TRANSFORMER 自适应模糊神经网络推理系统
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CRAFT TF线圈匝间绝缘包绕机运动控制
14
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
15
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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改进ANFIS对静压箱热误差建模研究
16
作者 钱雨鲲 李岩舟 +3 位作者 杨正昊 秦承斌 王佳宁 吴媚 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第10期1778-1785,共8页
为了减小静压箱排气孔温度不均匀对薄膜拉伸加工时的影响,通过建立热误差模型,来分析静压箱在不同输入参数下排气孔的温场情况。采用SOM-GRA相结合的综合算法得出最优测温点,以保证输入模型的数据具有代表性,将测温点数量由20降至3。利... 为了减小静压箱排气孔温度不均匀对薄膜拉伸加工时的影响,通过建立热误差模型,来分析静压箱在不同输入参数下排气孔的温场情况。采用SOM-GRA相结合的综合算法得出最优测温点,以保证输入模型的数据具有代表性,将测温点数量由20降至3。利用ANFIS模型建立静压箱的热误差模型,并通过RF算法优化ANFIS中隶属度函数数量参数,将实验验证过的数值模拟数据作为输入的训练数据。预测结果表明较原ANFIS模型、BP模型和RBF模型MAE值分别下降了22.43%、59.97%和49.87%,该优化预测模型具有更高的精度。 展开更多
关键词 热误差模型 自组织映射网络 灰色关联分析 随机森林 自适应神经模糊推理系统
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井下基于动态指纹更新的指纹定位算法研究 被引量:4
17
作者 崔丽珍 王巧利 +1 位作者 郭倩倩 杨勇 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期818-824,共7页
围绕煤矿井下环境特点,提出一种基于动态指纹更新的指纹定位算法。该算法运用FCM(Fuzzy C-Means Clustering)按信号分布特征划分井下定位区域,在各个子区域建立训练学习模型。在FCM算法基础上提出一种基于移动用户位置的HMM(Hidden Mark... 围绕煤矿井下环境特点,提出一种基于动态指纹更新的指纹定位算法。该算法运用FCM(Fuzzy C-Means Clustering)按信号分布特征划分井下定位区域,在各个子区域建立训练学习模型。在FCM算法基础上提出一种基于移动用户位置的HMM(Hidden Markov Model)运动信息序列模型,通过用户无意识地参与RSSI(Received Signal Strength Indication)序列的采集,实现指纹数据库的动态更新。运用具有自学习能力的ANFIS(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)算法定位未知节点。实验结果表明:所提的井下基于动态指纹更新的指纹定位算法定位精度可达2.6 m,满足煤矿井下巷道的实时定位需求。 展开更多
关键词 煤矿井下 指纹匹配定位 fuzzy C-Means clustering算法 区域划分 指纹库更新 hidden Markov model运动轨迹模型 adaptive network-based fuzzy inference system定位模型 定位精度
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基于ANFIS的空气悬架执行器故障诊断研究
18
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
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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
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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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