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提出了基于人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ）对动力结构进行系统辨识的方法，即应用人工神经网络预测结构地震响应．采用ＢＰ算法的前馈网络（简称ＢＰ网络）对剪切模型结构进行系统辨识．首先用实际地震波及相应的模拟地震响应训练本文提出的ＢＰ网络，然后用“已学会”的ＢＰ网络预测其它地震波激励下的结构地震响应．还讨论了网络拓扑结构、输入单元数等对网络学习和预测的影响．通过本文可以发现，合适的人工神经网络结构能准确地辨识结构动力特性和预测结构动力响应 相似文献
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基于模糊观测数据的RBF神经网络回归模型 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于模糊观测数据的RBF神经网络（FORBFNN）,用于解决一类输出不可精确测量但可用模糊隶属度来表征的非线性系统建模问题．神经网络模型中各隐层神经单元的权重系数采用一种新的模糊EM算法辨识获得;隐层神经单元的数量及径向基函数的中心和宽度基于一种数据驱动的方法自适应确定,即首先初始生成一个隐层单元,然后根据一定的规则逐步加入新的单元,该过程不断迭代直到模型满足预设要求．该方法同时考虑了模型的复杂度及预测精度．数值模拟实验结果表明该建模方法是有效的,且建立的模型具有较高的预测精度． 相似文献
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本文将模糊C均值聚类和自适应神经模糊网络结合起来．模糊C均值聚类用于对输入变量空间进行划分，生成初始的模糊规则库，自适应模糊神经网络（ANFIS）选用最小二乘法和BP算法．与普通的模糊神经网络相比，这种模糊神经网络收敛速度快，建模精度高。 相似文献
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提出了一种基于径向基神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法，在该算法中，先用RBF神经网络辨识对象模型，同时预测对象的未来输出，然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模的问题，仿真结果验证了这一新型算法的可行性。 相似文献
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负荷预测是电力系统分析与运行的基础,对机组组合、经济调度、安全校核等均具有重要意义。随着电网规模不断增大,数据库时间跨度也随之变大,对不良数据及冗余数据的处理造成影响,负荷预测精度和速度的提高难度显著增大。针对这一问题,提出基于懒惰学习与聚类算法的组合模型。该模型以懒惰学习（Lazy Learning, LL）算法为基础,通过选择相似样本对负荷进行差异性预测建模。在预测应用中,为缩小样本库数量,减小 LL算法的预测时间,利用模糊C均值聚类（Fuzzy C-means,FCM）对用电特征进行聚类从而生成局部训练集,以改进LL算法局部建模。实验结果表明, FCM-LL组合算法不仅能高效精确地预测负荷,而且能实现数据库的实时更新。 相似文献
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黄江茵 《鹭江职业大学学报》2014,(3):45-50
针对复杂工业非线性系统建模难度大、精度低等问题,基于多模型插值的变参数线性（ LPV）模型辨识算法,提出双工作点变量条件下的带约束多项式权重函数结构及其参数寻优策略,以有效降低非线性系统辨识的难度并充分保证所建模型的全局稳定性。以高纯度分馏塔这一典型非线性工业过程为研究对象进行LPV模型建模与仿真,获得了较好的输出和阶跃响应曲线拟合结果,验证了LPV模型能够充分反映非线性系统的运行特性以及所提算法的有效性和实用性。 相似文献
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张敬玲 《河北软件职业技术学院学报》2013,(4):49-52
蔬菜价格波动性大、季节性强,受供求关系、季节、气候等多种因素的影响,蔬菜价格具有高度的非线性、高噪声的属性加大了预测的难度。因此运用基于传统的MSE准则函数应用于蔬菜价格预测的建模,以样本的实际输出和神经网络的预测输出的平方差为误差准则函数,来进行人工神经网络参数学习,通过MSE准则的TSK模糊系统模型来预测蔬菜的价格,最后通过实例验证此方法科学有效。 相似文献
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提出一种同时考虑解释性和精确性的模糊建模方法. 首先分析影响模糊模型解释性的主要因素, 然后利用启发式搜索策略实现输入变量选择, 利用模糊聚类算法和最小二乘辨识模糊模型. 随后以输入变量数目和模糊规则数目的乘积衡量可解释性, 以均方误差衡量精确性, 并据此定义模型选择目标函数. 最后给定最大最小的输入变量数目和规则数目, 辨识得到一组模糊模型, 利用模型选择目标函数, 选择最优的模糊模型, 并采用遗传算法进行优化, 达到解释性与精确性的折衷. 煤气炉仿真例子验证了该方法的有效性. 相似文献
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通过对Voherra级数模型全解耦辨识算法的研究，提出Volterra级数模型并行辨识算法的设计思想，设计了并行算法．用此方法可将辨识过程中并行执行的任务进行划分，并分配给不同的处理器去执行，同时设计了任务分配策略和数据交换方法．仿真结果表明，该算法有效减小了模型的在线辨识时间，能有效克服Volterra级数模型辨识中的维数灾难问题，且收敛速度快、稳态精度高，在工程应用中有很高的实用价值． 相似文献
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It has been shown in recent economic and statistical studies that combining forecasts may produce more accurate forecasts than individual ones,However,the literature on combining forecasts has almost exclusively focused on linear combining forecasts.In this paper,a new nonlinear combination forecasting method based on fuzzy inference system is present to overcome the difficulties and drawbacks in linear combination modeling of non-stationary time series.Furthermore,the optimization algorithm based on a hierarchical structure of learning automata is used to identify the parameters of the fuzzy system.Experiment results related to numerical examples demonstrate that the new technique has excellent identification performances and forecasting accuracy superior to other existing linear combining forecasts. 相似文献
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张平安 《深圳信息职业技术学院学报》2006,4(4):29-31
本文提出了一种新的用于复杂系统建模的模糊模型,并从理论上分析证明,该模型可表示任何一个紧集上的连续函数。最后通过一个复杂非线性系统的仿真,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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陈映果 《荆门职业技术学院学报》2011,26(2):17-20,37
文章介绍了模糊ISODATA聚类分析的算法及其改进算法,并以此对基因序列聚类进行实验分析。对基于模糊ISODATA聚类分析的神经模糊建模方法进行了介绍,并以此对电动汽车的蓄电池剩余电量进行了知识建模,得到了较好的结果。 相似文献
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针对粒子群算法易陷入局部最优和寻优精度比较低等缺点,提出一种基于随机惯性权重和异步变化策略的学习因子的粒子群算法优化神经网络连接权重和阈值,并以此建立月降水预报建模研究.以广西桂北地区的月降水量实例分析,并与标准粒子群优化神经网络模型、随机权重的粒子群神经网络模型和神经网络模型对比,结果表明,该方法学习能力强和预测精度高,是一种有效的建模预报方法. 相似文献
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R. Philip Chalmers 《Journal of Educational Measurement》2015,52(2):200-222
A mixed‐effects item response theory (IRT) model is presented as a logical extension of the generalized linear mixed‐effects modeling approach to formulating explanatory IRT models. Fixed and random coefficients in the extended model are estimated using a Metropolis‐Hastings Robbins‐Monro (MH‐RM) stochastic imputation algorithm to accommodate for increased dimensionality due to modeling multiple design‐ and trait‐based random effects. As a consequence of using this algorithm, more flexible explanatory IRT models, such as the multidimensional four‐parameter logistic model, are easily organized and efficiently estimated for unidimensional and multidimensional tests. Rasch versions of the linear latent trait and latent regression model, along with their extensions, are presented and discussed, Monte Carlo simulations are conducted to determine the efficiency of parameter recovery of the MH‐RM algorithm, and an empirical example using the extended mixed‐effects IRT model is presented. 相似文献
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本文采用集中性和多样性策略对禁忌搜索进行改进,提出了一种基于模糊神经网络的混合禁忌搜索优化算法(FNN-based Hybrid Tabu Search Algorithm,FNN-HTS),用于同时优化模糊神经网络的结构和参数以提取出一组尽量精练的模糊规则。在FNN-HTS中,禁忌搜索用于同时优化网络结构和隶属函数参数,结合最小二乘法快速求解规则后件的线性参数。非线性函数逼近的实验结果表明所提出的方法能获得一组更精练的规则和更小的误差。 相似文献
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通过修正ＣＰＮ模型,提出了一种多变量模糊模型,并基于该模型推导出相应的模糊多步预测控制算法．修正模型采取竞争输出方式,具有局部表示特性．在线学习,只需调整少量参数,所以学习速率快,可在线自组织建模．基于修正模型推导出的控制算法,简单,具有在线自适应性,适于解决多变量时滞问题．将此控制算法用于造纸过程,仿真结果证明了其良好的控制效果． 相似文献
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A fault diagnosis model is proposed based on fuzzy support vector machine (FSVM) combined with fuzzy clustering (FC).Considering the relationship between the sample point and non-self class,FC algorithm is applied to generate fuzzy memberships.In the algorithm,sample weights based on a distribution density function of data point and genetic algorithm (GA) are introduced to enhance the performance of FC.Then a multi-class FSVM with radial basis function kernel is established according to directed acyclic graph algorithm,the penalty factor and kernel parameter of which are optimized by GA.Finally,the model is executed for multi-class fault diagnosis of rolling element bearings.The results show that the presented model achieves high performances both in identifying fault types and fault degrees.The performance comparisons of the presented model with SVM and distance-based FSVM for noisy case demonstrate the capacity of dealing with noise and generalization. 相似文献