共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
基于粒子群算法优化的T-S型模糊神经网络控制器 总被引:4,自引:1,他引:3
粒子群优化(PSO)算法是一种新颖的演化算法,该算法通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中发现最优区域,其优势在于简单而功能强大。提出一种T-S型模糊神经网络控制器,采用PSO算法对模糊神经网络的前件参数和后件参数进行寻优,从而实现了模糊规则的自动调整、修改和完善。通过对非线性和时变被控对象的仿真研究,结果表明采用粒子群优化算法可以实现参数的全局快速寻优,而且优化后的T-S型模糊神经网络控制器能获得良好的控制性能。 相似文献
2.
3.
介绍了径向基函数(RBF)神经网络的工作原理和训练算法.根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系,应用RBF神经网络建立了投资预测模型,并进行了仿真试验.与BP模型相比,该模型在预测精度和收敛速度方面具有显著的优点.结果表明,用RBF神经网络进行投资预测得到了十分满意的结果. 相似文献
4.
5.
利用径向基函数(RBF)神经网络,建立投资预测模型,有效解决经济投资预测中非线性预测问题.以历史数据为例,对所建立投资预测网络模型进行仿真、分析仿真结果.根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系,应用RBF神经网络建立投资预测模型.模型既真实地表达了投资要素之间的高度非线性关系,又考虑了分配结构的优化问题,具有很高的预测精度,更具有较强的实际应用意义. 相似文献
6.
刘琰 《海南师范大学学报(自然科学版)》2012,25(4):386-388,401
交通流预测是实现道路交通科学管理的重要内容,文章概述了模糊粗糙神经网络的基本原理,通过模糊粗糙隶属函数建立了基于模糊粗糙神经网络的交通流控制模型,设计了两级协调模糊控制器,结合模糊控制理论和神经网络各自的优点,构造了模糊粗糙神经网络.通过实践结果证明,该算法精度高,学习速度快,适应能力强,对实时交通流预测有一定的指导意义. 相似文献
7.
8.
9.
10.
11.
尽管模糊PID控制器具有良好的控制品质,但存在计算复杂和实时性差的问题,为了解决这个问题.利用1LBF神经网络逼近能力重构模糊PID控制器,由于重构的RBF神经网络的并行计算能力,这简化了计算复杂性并提高实时性.通过选择不同的给定信号,比较模糊PID控制器和重构的RBF神经网络的控制性能.得到两者的控制效果是相当的.说明重构的RBF神经网络可以取代模糊PID控制器,从而减少了计算复杂性.避免维度灾难并改善控制实时性. 相似文献
12.
基于BP神经网络的模糊语言及其规则表示 总被引:1,自引:0,他引:1
唐福顺 《长沙水电师院学报》1998,13(3):262-266
结合BP网络和模糊技术,提出一种实现模糊语言表示的神经网络FLRNN和实现模糊推理的神经网络FRRNN;根据加权判决法,提出反模糊化神经网络DNN。并进行了例证。 相似文献
13.
基于MATLAB的BP神经网络进行教师评估 总被引:4,自引:0,他引:4
根据影响教师评估成绩的指标构建了BP神经网络模型,应用MATLAB工具直接根据教师的表现来估算教师的评估成绩,对神经网络在教师评估中的应用作了新的尝试. 相似文献
14.
基于动态逆模糊神经网络的准滑模控制 总被引:3,自引:0,他引:3
针对不确定非线性系统,提出了基于动态逆模糊神经网络的准滑模控制,控制量可直接由一个模糊神经网络的前向推理得到.仿真表明了方法的有效性. 相似文献
15.
16.
模糊神经网络具有强大的自学习和自整定功能,然而,随着生产实际情况的不断变化,以及模糊神经网络不断的改进和发展,提出一种改进的构造神经网络的方法,并且提出混合学习算法,结合共扼梯度下降法与递归最小二乘估计来分别辨识网络中的前、后件参数,并对非线性系统进行仿真实验,达到控制要求. 相似文献
17.
为了能够更加准确地实现地铁客流预测,提出了一种基于经验模态分解算法(empirical mode decomposition, EMD)优化非线性自回归(nonlinear auto regressive,NAR)动态神经网络的地铁客流量短时预测模型.分析地铁客流量数据后发现日客流量具有一定的变化规律,为此使用了基于时间序列的NAR动态神经网络,该网络具有优秀的非线性动态拟合能力和反馈记忆的功能.结合EMD经验模态分解算法优化NAR动态神经网络预测模型,以此来减少预测误差,提高预测精度.结果显示,EMD-NAR神经网络组合预测模型适用于地铁客流的短时预测,预测精度可达93%,具有较好的应用价值. 相似文献
18.
基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型方法,研究一类不确定非线性常数时滞系统的鲁棒稳定性问题。基于一组线性矩阵不等式的可解性,给出非线性时滞系统时滞相关稳定和鲁棒稳定的充分条件。通过构造新的包含三重积分的增广的Lyapunov泛函,降低了稳定性准则的保守性。三个数值实例表明本方法的有效性和较小的保守性。 相似文献
19.