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水下机器人T-S型模糊神经网络控制 被引量:18
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作者 梁霄 张均东 +3 位作者 李巍 郭冰洁 万磊 徐玉如 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期99-104,共6页
针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法。采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神... 针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法。采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神经网络的运算量,增强水下机器人对环境变化的反应能力。采用T-S模型,由后件网络动态调整模糊规则,提高控制系统的适应性。通过某微小型水下机器人的仿真和外场实验验证方法的可行性和优越性。实验结果表明,控制器对外界扰动具有较强的鲁棒性,保证即使在恶劣情况下,控制性能仍保持在较高水平。 展开更多
关键词 水下机器人 模糊神经网络控制 免疫遗传算法 混合学习算法 t-s模型
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基于T-S模糊神经网络的地下水水质评价 被引量:18
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作者 张宇 卢文喜 +1 位作者 陈社明 龚磊 《节水灌溉》 北大核心 2012年第7期35-38,共4页
采用T-S模糊神经网络模型对吉林省西部地区部分地下水水化学监测点水质进行评价。T-S模糊神经网络模型是根据模糊系统和人工神经网络优缺点具有明显的互补性结合而成,考虑了水质评价标准的区间形式和水系统的不确定性。将T-S模糊神经网... 采用T-S模糊神经网络模型对吉林省西部地区部分地下水水化学监测点水质进行评价。T-S模糊神经网络模型是根据模糊系统和人工神经网络优缺点具有明显的互补性结合而成,考虑了水质评价标准的区间形式和水系统的不确定性。将T-S模糊神经网络的评价结果与水质综合评价方法中经典的内梅罗指数法和BP人工神经网络法的评价结果进行对比,结果表明:T-S模糊神经网络法评价地下水水质更全面更客观。利用该方法对吉林西部的地下水水质进行评价,结果显示:吉林西部地区地下水资源已经遭受不同程度的污染,需要进行有效的保护。 展开更多
关键词 t-s模糊神经网络 地下水 水质评价 吉林西部
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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
3
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T-S模糊神经网络模型的榆林市土壤风蚀危险度评价 被引量:14
4
作者 刘新颜 曹晓仪 董治宝 《地理科学》 CSCD 北大核心 2013年第6期741-747,共7页
选择位于风沙过渡区的榆林市为研究区域,以GIS技术和T-S模糊神经网络为依托,从土壤风蚀影响因子及风蚀动力学机制出发构建区域土壤风蚀危险度模型。基于此模型,对榆林市土壤风蚀危险度空间分异特征进行了分析,结果表明:T-S模糊神经网络... 选择位于风沙过渡区的榆林市为研究区域,以GIS技术和T-S模糊神经网络为依托,从土壤风蚀影响因子及风蚀动力学机制出发构建区域土壤风蚀危险度模型。基于此模型,对榆林市土壤风蚀危险度空间分异特征进行了分析,结果表明:T-S模糊神经网络模型可有效地揭示出区域土壤风蚀危险度与环境之间的映射关系,为土壤风蚀预测提供依据;风力、植被、气温、降水、地形等环境要素控制着土壤风蚀危险度空间分异格局;榆林市土壤风蚀危险度空间分异格局表现为:危险度从西北向东南逐渐降低。 展开更多
关键词 榆林市 土壤风蚀 t-s模糊神经网络 危险度评价
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基于T-S模糊神经网络的模型在台风灾情预测中的应用——以海南为例 被引量:15
5
作者 张广平 张晨晓 谢忠 《灾害学》 CSCD 北大核心 2013年第2期86-89,共4页
使用1992-2011年间海南省台风灾害数据,综合T-S模糊神经网络的模糊逻辑和神经网络学习优化的性能,设计了一种灾害损失预测模型并定量地表达了台风灾害损失致灾因子与灾情指标因子之间的规律。调节模型的参数cji、σji和pji(k),控制学习... 使用1992-2011年间海南省台风灾害数据,综合T-S模糊神经网络的模糊逻辑和神经网络学习优化的性能,设计了一种灾害损失预测模型并定量地表达了台风灾害损失致灾因子与灾情指标因子之间的规律。调节模型的参数cji、σji和pji(k),控制学习性能指标误差值Ep和总误差E来优化模型的性能。将模型应用于201108号台风"洛坦"灾害损失预测中,实验结果表明该模型具有较好的预测功能。 展开更多
关键词 台风灾害 预测模型 t-s模糊神经网络 海南
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木材干燥过程温湿度的T-S型模糊神经网络控制器设计 被引量:8
6
作者 姜滨 孙丽萍 曹军 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期114-120,共7页
木材干燥过程是一个强耦合、大滞后的非线性动力系统,很难准确建立被控对象的数学模型。为了准确控制木材干燥过程的温度和湿度,提高木材干燥质量,将智能控制引入木材干燥控制系统是必然的发展趋势。结合模糊控制和神经网络优点,设计了... 木材干燥过程是一个强耦合、大滞后的非线性动力系统,很难准确建立被控对象的数学模型。为了准确控制木材干燥过程的温度和湿度,提高木材干燥质量,将智能控制引入木材干燥控制系统是必然的发展趋势。结合模糊控制和神经网络优点,设计了一种木材干燥窑内温湿度的Takagi-Sugeno(T-S)型模糊神经网络控制器。该控制器无需对象的精确数学模型,适应性强,利用模糊算法解除木材干燥窑内温度和湿度间的强耦合关系,采用神经网络的自学习和自适应能力来实现整个非线性过程的模糊逻辑推理。仿真和实验结果表明,T-S型模糊神经网络控制器有效解决了木材干燥过程的温湿度控制,控制器响应速度快、超调小、鲁棒性强、控制精确度高,可以满足木材干燥控制系统要求。 展开更多
关键词 木材干燥过程 t-s模型 模糊神经网络控制器 温湿度控制 神经网络
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基于和声搜索优化多T-S模糊神经网络的聚合釜过程软测量建模 被引量:9
7
作者 高淑芝 高宪文 王介生 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期495-500,共6页
根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出一种基于模糊C均值聚类算法的多T-S模糊神经网络模型对聚氯乙烯(polyvinylchlorid,PVC)聚合生产过程中的氯乙烯(vinyl chloride monomer,VCM)转化率和转化速率进行预测。首先... 根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出一种基于模糊C均值聚类算法的多T-S模糊神经网络模型对聚氯乙烯(polyvinylchlorid,PVC)聚合生产过程中的氯乙烯(vinyl chloride monomer,VCM)转化率和转化速率进行预测。首先采用主元分析来对软测量模型的辅助变量进行选择以降低模型维数,并提出和声搜索和最小二乘法相结合的混合优化算法来优化T-S模糊神经网络子模型的结构参数。仿真结果表明该模型能够显著提高PVC聚合过程中经济技术指标预测的精度和鲁棒性,可以满足聚合釜生产过程的实时控制要求。 展开更多
关键词 聚合釜 t-s模糊神经网络 主元分析 软测量 和声搜索
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神经网络结构的递归T-S模糊模型 被引量:10
8
作者 李翔 陈增强 袁著祉 《系统工程学报》 CSCD 2001年第4期268-274,共7页
提出一种新的递归 T- S模型 (Takagi- Sugeno模型 )的模糊神经网络结构 (TSFRNN ) ,利用动态 BP(DBP)算法来学习训练神经网络的参数 ,通过与通常的多层前馈神经网络结构的 T- S模糊神经网络(TSFNN)的对比仿真实验 ,说明在非线性系统建... 提出一种新的递归 T- S模型 (Takagi- Sugeno模型 )的模糊神经网络结构 (TSFRNN ) ,利用动态 BP(DBP)算法来学习训练神经网络的参数 ,通过与通常的多层前馈神经网络结构的 T- S模糊神经网络(TSFNN)的对比仿真实验 ,说明在非线性系统建模方面 TSFRNN比 TSFNN更加优越 . 展开更多
关键词 递归神经网络 t-s模糊模型 非线性系统 建模 学习算法
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基于GA优化T-S模糊神经网络的小电流接地故障选线新方法 被引量:9
9
作者 王磊 曹现峰 骆玮 《电测与仪表》 北大核心 2016年第17期6-11,共6页
在小电流接地系统中,发生最多的是单相接地故障,针对如何快速准确地查找故障线路一直都是重点研究课题,且没有得到有效的解决。本文提出一种基于遗传算法(GA)优化T-S模糊神经网络的配电网故障选线新方法:通过调整传统GA的适应度函数,先... 在小电流接地系统中,发生最多的是单相接地故障,针对如何快速准确地查找故障线路一直都是重点研究课题,且没有得到有效的解决。本文提出一种基于遗传算法(GA)优化T-S模糊神经网络的配电网故障选线新方法:通过调整传统GA的适应度函数,先对网络初始参数、权值进行一次优化后,使用梯度下降法进行二次优化的选线算法。讨论了T-S模糊神经网络,传统GA优化的T-S模糊神经网络及不同网络结构对网络性能的影响。研究结果表明新型GA优化T-S模糊神经网络的选线效果明显优于T-S模糊神经网络和传统GA优化T-S模糊神经网络,能够快速、准确、可靠的选取故障线路。 展开更多
关键词 小电流接地系统 单相接地 选线 GA t-s模糊神经网络
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基于T-S模糊神经网络的ATM网络拥塞控制 被引量:5
10
作者 陈增强 郑涛 袁著祉 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期39-44,共6页
本文充分考虑了模糊神经网络的学习功能,提出了利用T-S模糊神经网络算法对ATM网络进行拥塞控制的方案。仿真结果表明,该方法改善了网络对拥塞的实时处理能力,又增加了网络资源的利用率。
关键词 t-s模糊神经网络 ATM网络 拥塞控制 信元丢失率 异步传输式网络
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用T-S模型模糊神经网络进行压裂效果预测 被引量:5
11
作者 刘洪 赵金洲 +2 位作者 胡永全 张绍伦 刘江雁 《断块油气田》 CAS 2002年第3期35-38,共4页
压裂效果受多种因素的影响,不同井况的不同参数对压裂效果的影响程度不一样,具有许多的模糊性。运用T—S模型模糊神经网络,建立各种影响因素与压裂效果之间的关系模型和预测模型,可以用来指导压裂选井选层和压裂施工工艺。实践证明,该... 压裂效果受多种因素的影响,不同井况的不同参数对压裂效果的影响程度不一样,具有许多的模糊性。运用T—S模型模糊神经网络,建立各种影响因素与压裂效果之间的关系模型和预测模型,可以用来指导压裂选井选层和压裂施工工艺。实践证明,该方法用于压裂效果预测具有良好的适应性和实用性。 展开更多
关键词 t-s模型 模糊神经网络 压裂效果 预测 油气藏 选井 选层
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基于T-S模糊神经网络的湿法脱硫效率预测 被引量:18
12
作者 李斌 邓煜 +1 位作者 边禹铭 齐年哲 《热力发电》 CAS 北大核心 2016年第6期116-119,124,共5页
由于影响脱硫效率的因素较多,且相互之间均具有关联性,造成脱硫效率难以实时监测,且测量结果不精准。本文运用T-S模糊神经网络建立了脱硫效率的预测模型,基于某电厂DCS采集的湿法脱硫系统原始数据,在MATLAB平台上进行训练与检验,得到较... 由于影响脱硫效率的因素较多,且相互之间均具有关联性,造成脱硫效率难以实时监测,且测量结果不精准。本文运用T-S模糊神经网络建立了脱硫效率的预测模型,基于某电厂DCS采集的湿法脱硫系统原始数据,在MATLAB平台上进行训练与检验,得到较精准的脱硫效率预测模型。模型验证结果显示:采用T-S模糊神经网络模型预测脱硫效率,85%的样本点相对误差分布在-1.0%~0.5%之间,最大误差不超过1.5%,说明该模型的预测精度较高,能较好地满足工程实际的需求。 展开更多
关键词 湿法脱硫 脱硫效率 t-s模糊神经网络 预测模型 MATLAB
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基于T-S模糊神经网络的颍河水质时空变化特征分析 被引量:12
13
作者 张文 王莉 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期254-261,共8页
基于T-S模糊神经网络分析颍河(河南段)2007-2010年5个监测断面的水质指标监测数据,克服了过去仅用各级评价标准作为训练样本,导致训练样本数过少和不能构建检测样本的缺点,对实测数据仿真有很好的效果。应用主成分分析法,选出溶解氧、... 基于T-S模糊神经网络分析颍河(河南段)2007-2010年5个监测断面的水质指标监测数据,克服了过去仅用各级评价标准作为训练样本,导致训练样本数过少和不能构建检测样本的缺点,对实测数据仿真有很好的效果。应用主成分分析法,选出溶解氧、高锰酸盐指数、生化需氧量、氨氮、化学需氧量、总磷、六价铬、阴离子表面活性剂8项对水质具有重要影响的指标,建立适用于颍河的T-S模糊神经网络水质评价模型,对颍河水质时空变化特征进行分析。结果显示:颍河水质在近几年呈改善趋势;白沙水库断面水质最优,且稳定;周口康店断面水质较差,西华址坊在2007年第2季度水质恶化严重;沈丘纸店断面水质逐渐改善。表明了T-S模糊神经网络对水质时空变化特征分析的效果显著,也反映了颍河水质状况,为颍河水质监测、管理与控制提供依据。 展开更多
关键词 t-s模糊神经网络 颍河 水质评价 水质时空变化特征 主成分分析
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基于T-S模糊神经网络的东滩湿地水域海水水质评价 被引量:3
14
作者 张忭忭 庄平 +3 位作者 王云龙 罗民波 付熙徐 吴开军 《海洋渔业》 CSCD 北大核心 2012年第2期202-206,共5页
长江口东滩湿地是重要的自然保护区,该水域水质评价对保护该地区的生态环境非常重要。海水水质的评价涉及到化学需氧量、有害元素含量等多因素,本文基于T-S模糊神经网络,根据海水水质标准对2010年5月东滩湿地保护区水域的海水水质进行评... 长江口东滩湿地是重要的自然保护区,该水域水质评价对保护该地区的生态环境非常重要。海水水质的评价涉及到化学需氧量、有害元素含量等多因素,本文基于T-S模糊神经网络,根据海水水质标准对2010年5月东滩湿地保护区水域的海水水质进行评价,为长江口的水生物和环境保护建立了可行的评判机制。 展开更多
关键词 海水水质评价 t-s模糊神经网络 长江口东滩湿地
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基于T-S模型的模糊神经网络PID控制 被引量:7
15
作者 姜映红 叶碧成 《控制工程》 CSCD 2006年第6期540-542,546,共4页
针对在非线性、时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性、可解释... 针对在非线性、时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性、可解释性的特点;然后又利用神经网络的学习算法,实现了对模糊控制器的参数调整,使控制器具有了适应时变、不确定系统的自学习和自组织能力。针对非线性、时变系统,将此控制器与传统PID控制器对比进行了仿真研究,并应用于啤酒发酵领域,其结果表明,该控制器取得了令人满意的效果。 展开更多
关键词 t-s模型 模糊 神经网络 PID
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GA优化T-S模糊神经网络的干燥窑温湿度控制器设计 被引量:4
16
作者 姜滨 孙丽萍 +1 位作者 曹军 季仲致 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2015年第11期54-59,共6页
为了准确控制木材干燥过程的温度和湿度,提高木材干燥质量,结合模糊控制、神经网络和遗传算法的优点,设计了一种遗传算法(GA)优化的T-S模糊神经网络温湿度控制器。该控制器利用模糊算法解除木材干燥窑内温度和湿度间的强耦合关系,采用... 为了准确控制木材干燥过程的温度和湿度,提高木材干燥质量,结合模糊控制、神经网络和遗传算法的优点,设计了一种遗传算法(GA)优化的T-S模糊神经网络温湿度控制器。该控制器利用模糊算法解除木材干燥窑内温度和湿度间的强耦合关系,采用神经网络的自学习和自适应能力实现整个非线性过程的模糊逻辑推理,并通过遗传算法对神经网络的参数进行优化与训练,提高系统的自学习和自适应能力。仿真实验结果表明,在木材干燥过程的温湿度控制上,GA优化的T-S型模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,控制器响应速度快、超调小并且具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 干燥过程 遗传算法 t-s模型 模糊神经网络控制器 干燥窑
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基于T-S模糊神经网络的民勤地下水水质综合评价 被引量:10
17
作者 汪新波 粟晓玲 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2013年第1期188-192,198,共6页
为了摸清石羊河流域民勤盆地近25年来的地下水水质变化状况,为当地水土资源合理开发和生态环境保护提供决策参考依据。将T-S模糊神经网络应用于民勤盆地1983、1990、2000年及2008年的地下水水质评价中,并与支持向量机(SVM)模型的评价结... 为了摸清石羊河流域民勤盆地近25年来的地下水水质变化状况,为当地水土资源合理开发和生态环境保护提供决策参考依据。将T-S模糊神经网络应用于民勤盆地1983、1990、2000年及2008年的地下水水质评价中,并与支持向量机(SVM)模型的评价结果进行检验比较。结果表明:民勤盆地地下水水质总体较差,并且盆地南部地区水质整体优于北部,除红崖山水库附近地区,80%以上区域水质为Ⅴ类水;141、147、156、168号井等在山区边缘的部分站点水质随时间有改善趋势。两种模型评价结果基本一致,但T-S模糊神经网络收敛速度更快,可以有效应用于地下水水质综合评价。 展开更多
关键词 t-s模糊神经网络 支持向量机 地下水水质评价 民勤盆地
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基于动态T-S递归模糊神经网络的闪速熔炼过程参数软测量 被引量:2
18
作者 彭晓波 桂卫华 +2 位作者 李勇刚 王凌云 陈勇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期2029-2033,共5页
闪速熔炼过程中存在大量多元非线性因素,难以从统计学和机理上确立操作参数。为优化闪速炉的操作参数,建立了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)的软测量模型,推导了DTRFNN的权值学习算法。将其应用到某厂铜闪速熔炼过程中的参数软测量上... 闪速熔炼过程中存在大量多元非线性因素,难以从统计学和机理上确立操作参数。为优化闪速炉的操作参数,建立了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)的软测量模型,推导了DTRFNN的权值学习算法。将其应用到某厂铜闪速熔炼过程中的参数软测量上,平均精确率达到97%,能为生产操作提供有益的指导。 展开更多
关键词 动态t-s递归模糊神经网络(DTRFNN) BP学习算法 冰铜品位 冰铜温度 渣中铁硅比
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基于T-S模糊神经网络的齿槽效应补偿方法研究 被引量:5
19
作者 靖永志 肖建 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1121-1125,共5页
针对齿槽效应带来的齿槽误差问题,提出在传感器探头内布设齿槽位置检测线圈,建立传感器齿槽特性模型和基于T-S模糊神经网络的齿槽补偿系统模型,依据齿槽位置信号对传感器进行齿槽误差补偿。利用附加动量的BP学习方法对网络进行学习和测... 针对齿槽效应带来的齿槽误差问题,提出在传感器探头内布设齿槽位置检测线圈,建立传感器齿槽特性模型和基于T-S模糊神经网络的齿槽补偿系统模型,依据齿槽位置信号对传感器进行齿槽误差补偿。利用附加动量的BP学习方法对网络进行学习和测试。仿真结果表明补偿模型的输出不再随齿槽位置波动,最大误差为±0.2 mm,该种方法可以有效地消除齿槽效应并提高传感器的检测精度,满足高速磁浮车悬浮控制系统要求。 展开更多
关键词 间隙传感器 齿槽效应 t-s模型 模糊神经网络 高速磁浮列车
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基于T-S模型的模糊神经网络在地下硐室超挖预测中的应用 被引量:2
20
作者 李启月 孔德国 +1 位作者 吴正宇 黄武林 《矿冶工程》 CSCD 北大核心 2017年第1期1-4,共4页
以山东某隧道为例,运用基于T-S模型的模糊神经网络,结合相关影响因素对地下硐室超挖进行了预测。预测模型根据工程实际情况选用了199组数据,其中179组数据作为训练样本训练网络,20组数据作为测试样本验证模型的预测结果。通过计算,基于... 以山东某隧道为例,运用基于T-S模型的模糊神经网络,结合相关影响因素对地下硐室超挖进行了预测。预测模型根据工程实际情况选用了199组数据,其中179组数据作为训练样本训练网络,20组数据作为测试样本验证模型的预测结果。通过计算,基于T-S模型模糊神经网络超挖预测的相关系数为0.962 8,均方差为0.449,平均相对误差为6.33%。与BP神经网络和回归模型的预测结果进行了比较分析,结果表明基于T-S模型的模糊神经网络预测效果最好,能精确预测地下硐室爆破超挖量,对控制超挖量具有重要意义。 展开更多
关键词 地下硐室 超挖 预测 t-s模型 模糊神经网络
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