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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
为了提高非线性系统的模糊建模精度,提出了一种基于改进的菌群优化算法(IBFO)和递推最小二乘(RLS)算法的模糊建模混合学习算法。该方法采用T-S模糊系统进行函数逼近,首先用改进的菌群优化算法优化模糊模型的前提参数,然后用递推最小二乘算法优化模糊模型的后件参数,实现对模糊模型全局参数的优化。对非线性系统、煤气炉数据和气动加载系统的建模表明,该方法在逼近精度方面优于其他方法。  相似文献   

2.
建立制冷系统动态过程数学模型是实现制冷装置优化控制的重要基础.制冷蒸发器是一类过程复杂的两相流动与换热系统,具有明显的非线性和不确定性,其精确的机理模型难以建立.该文通过熵方法和竞争学习算法对输入空间进行聚类,利用递推最小二乘辨识算法(RLS)确定模型的结论参数,实现了蒸发器动态过程数学模型的在线模糊辨识.通过仿真实例,验证了模糊辨识方法对于制冷系统蒸发器在线建模过程的有效性,所建立的模糊规则模型不仅具有较高的辨识精度,同时还具有较为理想的泛化性能和在线跟踪能力.  相似文献   

3.
提出了一种基于经验数据而非语言的T-S模糊控制器设计和优化方法.此方法分为三个阶段,第一阶段依据输入变量的范围来确定输入变量的高斯型隶属度函数;第二阶段在不改变输入变量隶属度函数的前提下,对经验数据施加递推最小二乘法以确定T-S模糊控制器的后件系数;第三阶段,使用梯度下降方法同时优化控制规则的前件参数和后件参数.倒立摆的仿真试验结果验证了该方法的有效性.  相似文献   

4.
提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立非线性系统模型的建模方法,并给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法,即利用MGS正交变换对通过模糊竞争学习的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计,实现模糊模型结构和参数的优化.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模.  相似文献   

5.
提出一种在过程噪声干扰下基于偏差补偿递推最小二乘法的Hammerstein-Wiener神经模糊模型多信号源辨识方法.通过三阶段组合式多源信号,实现了过程噪声干扰下HammersteinWiener模型中输入静态非线性环节、动态线性环节以及输出静态非线性环节的分离,提高了各串联环节模型参数的分离精度,避免了传统迭代分离方法中模型参数的收敛问题.在此基础上,利用补偿原理,提出基于偏差补偿递推最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法,通过在递推最小二乘算法中引入修正项来补偿过程噪声引起的估计偏差,实现了模型参数的无偏估计.理论分析与仿真实验的结果表明,所提出的方法具有较好的有效性.  相似文献   

6.
基于混合混沌搜索方法的多层递归模糊神经网络建模   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种多层递归模糊神经网络(MRFNN),并提出混合混沌搜索方法用于网络学习。该网络融合了T—S模糊模型.在隶属函数层和规则层有局部反馈连接。网络的学习分为结构学习和参数学习两部分。结构学习确定隶属函数层和规则层的节点数;参数学习由混合混沌搜索方法完成,利用混沌搜索优化前件参数。同时利用最小二乘法实现后件系数更新。对非线性系统辨识进行,仿真实验并对连续搅拌釜式反应器系统建模。结果表明:本文方法能够有效捕捉系统的动态特性。所建模型具有良好的精度。  相似文献   

7.
提出了一种通过调整减法聚类半径优选模糊规则的软测量建模方法。首先用减法聚类建立T—S模糊模型,然后通过调整聚类半径优选模糊规则数,以取得具有良好泛化性能的模型,之后利用梯度下降混合最小二乘算法精调参数。最后用该方法对初馏塔石脑油干点进行软测量建模,结果表明能较快确定优化模型,并能满足软测量建模精度要求。  相似文献   

8.
混沌优化在模糊系统优化设计中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
在基于 T- S模型的模糊神经网络的基础上 ,提出了一种将混沌优化方法和最小二乘法相结合的优化方法。用变尺度混沌优化方法优化隶属函数参数 ,而用最小二乘法估计规则后件参数。该方法同时利用了变尺度混沌优化的快速全局搜索能力和最小二乘法的快速收敛性 ,因此网络学习速度快 ,精度高。仿真结果表明了该方法的有效性 ,所建立的模型具有良好的泛化能力。  相似文献   

9.
基于最小二乘支持向量机的TSK模糊模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了提高模糊系统处理高维问题的推广能力, 本文提出用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的思想设计TSK模糊模型.TSK模糊模型的传统算法普遍存在过学习问题, 为此我们在目标函数中考虑了结构风险从而避免了过学习现象.并且,我们将模糊系统的参数寻优问题转化为一个二次规划问题进行求解.由于该规划问题的求解与输入数据维数无关,适用于处理高维数据.算法分为两步:首先用Gustafsonk-Kessel (GK)算法确定模糊规则的前件;然后用最小二乘支持向量算法确定模糊规则的后件,这里的核函数是由模糊聚类确定的, 经证明它是Mercer核.三个著名数据的实验结果表明,与TSK模糊系统的传统算法相比,本文所提的算法提高了TSK模糊系统处理高维问题的推广能力;与LSSVR相比,,本文所提的算法具有良好的鲁棒性.  相似文献   

10.
基于模糊聚类方法的T-S模糊系统建模   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了用一个聚类验证准则设计模糊C均值聚类算法,这个聚类验证准则是用来确定模糊C均值算法中合适的聚类数.针对T—S模糊模型,由模糊c均值聚类算法确定其逻辑前件参数,进而采用最小二乘算法确定模糊推理规则的后件参数.最后,应用本文建模方法对一个非线性实例进行仿真计算,并与其它方法进行了比较,结果表明本文方法是有效的.  相似文献   

11.
A multilayer recurrent fuzzy neural network (MRFNN) is proposed for accurate dynamic system modeling. The proposed MRFNN has six layers combined with T-S fuzzy model. The recurrent structures are formed by local feedback connections in the membership layer and the rule layer. With these feedbacks, the fuzzy sets are time-varying and the temporal problem of dynamic system can be solved well. The parameters of MRFNN are learned by chaotic search (CS) and least square estimation (LSE) simultaneously, where CS is for tuning the premise parameters and LSE is for updating the consequent coefficients accordingly. Results of simulations show the proposed approach is effective for dynamic system modeling with high accuracy.  相似文献   

12.
一种新的状态估计混合智能模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
为实现发电机状态维修,研究一种新的状态估计混合智能模型。设计了一种基于径向基信息神经网络和模糊推理的模型,阐述径向基信息神经网络的结构和训练算法,介绍一阶Sugeno模糊模型的5层结构,根据专家经验知识选择合适的模糊输入隶属函数和模糊逻辑推理规则,而结论参数采用递归最小二乘法辨识。该模型充分利用各种在线监测装置的监测数据,特别是可利用领域专家的实践经验和专业知识,实现发电机状态估计。  相似文献   

13.
实际系统中通过采样得到的数据的噪声、干扰和变量之间耦合等不确定因素,使得描述系统的模糊关系矩阵列间可能存在严重的相关性.为了解决输入空间重构的模糊建模问题,提出利用目标函数确定非线性系统的结构和参数,实现对模糊模型结构简化,删除冗余规则.结构确定过程中采用了UD矩阵分解方法,大大降低了计算量.最后,证明了算法的收敛性,仿真结果表明了方法的有效性.  相似文献   

14.
针对 MIMO复杂过程提出一种通过实验数据获取模糊系统模型的方法 ,即将每一维输入变量的论域进行等间隔分割后确定出模糊规则的前件参数和规则总数 ,再由一种调整算法通过对实验数据的学习得到模糊规则的后件参数。理论分析说明这种模糊规则后件参数学习算法是收敛的、所建模糊模型能够以要求的精度逼近已知的实验数据。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性并说明了所建模糊规则模型有较好的泛化能力  相似文献   

15.
提出了一种改进的支持向量机(SVM)混沌时间序列预测精度的方法。对于模型参数估计,引入混沌粒子群优化算法(CPSO)实现全局寻优,利用支持向量回归实现非线性系统的建模和预测。对Mackey-Glass混沌时间序列进行了预测实验的结果表明,本文方法能对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确预测。  相似文献   

16.
提出了基于新的目标函数的模糊聚类建模方法.改进的模糊聚类方法把模糊模型结构辨识和参数辨识融为一体.首先,通过新的目标函数的最小化确定模糊模型的输入空间,即确定模糊规则和规则数、参数.然后对经模糊聚类得到的模糊前件推理矩阵进行QR分解,通过分析秩亏损确定重要的聚类规则.为了证明这种建模方法的性能,对非线性系统进行了仿真建模研究,仿真结果证明所提出方法是一种有效的、精确的模糊建模方法.  相似文献   

17.
基于混沌优化支持向量机的板形预测与优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对带钢热连轧中板形控制问题, 提出了一种基于最小二乘支持向量机模型的预测和优化算法. 在分析最小二乘支持向量机数学预测模型的基础上, 提出了一种改进的变尺度混沌优化方法, 结合实数编码遗传算法, 进行最优模型参数的搜索. 利用在线实测数据对模型进行训练并进行带钢平直度指数的预测, 并对模型输入参数中的控制参数进行优化以实现板形控制的优化. 仿真结果表明, 与BP神经网络相比, 板形预测精度得到提高, 平直度指数优化约40%, 为进一步提高热连轧板形控制精度提供了一种新的有效方法.  相似文献   

18.
在传统的模糊神经网络中引入递归环节和补偿环节,构成了一种新型补偿递归模糊神经网络(CRFNN),改善了网络的动态响应特性和学习能力.在此基础上,采用一种新型序贯监督策略对网络进行结构辨识,能够有效地确定模糊规则的条数以及相关参数的初始值.针对CRFNN的结构特点,提出了改进的BP算法,能够对网络的结构参数进行进一步的学习.对典型的热工对象以及复杂的ALSTOM气化炉进行的建模计算结果表明,提出的CRFNN具有优良的动态响应特性和很强的学习能力,值得在热工建模与控制领域中推广应用.  相似文献   

19.
化工领域为保证生产安全,对温度、压强、浓度等工艺指标有严格的要求。连续搅拌反应釜属于典型的化工设备,存在较强的非线性和时滞性,传统的建模与控制方法无法满足其精度要求。针对连续搅拌反应釜系统提出一种自适应模糊辨识与预测控制的方法。首先根据模糊划分C均值聚类算法得到模糊隶属度和初始聚类中心,在此基础上采用分层遗传算法进一步优化连续搅拌反应釜T-S模糊模型的参数。其次,采用自适应机制遗忘因子递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。最后,基于得到的T-S模糊模型,对连续搅拌反应釜进行自适应模糊广义预测控制,仿真结果验证了该算法的有效性。  相似文献   

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