检索结果-内蒙古大学图书馆

机械设计与制造 2025年第3期409卷 1-4页

作者：李志刚王向阳华北理工大学人工智能学院河北唐山063210 华北理工大学电气工程学院河北唐山063210

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... 详细信息

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。

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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基于数据融合技术的水体生态智能监测与预警系统构建

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环境生态学 2025年第1期7卷 142-147页

作者：张毅李宝智王贵玲广东环境保护工程职业学院广东佛山528216

随着信息技术的发展,需要不断创新和优化监测技术和方法,提高环境监测工作的质量和效率。为此,本研究设计了一种基于数据融合技术的水体生态智能监测与预警系统,旨在实现水质的实时监控和风险预警。该系统通过集成遥感影像、水质传感器... 详细信息

随着信息技术的发展,需要不断创新和优化监测技术和方法,提高环境监测工作的质量和效率。为此,本研究设计了一种基于数据融合技术的水体生态智能监测与预警系统,旨在实现水质的实时监控和风险预警。该系统通过集成遥感影像、水质传感器网络和水文气象数据等多源信息,利用多源数据融合算法提高监测的精准性和时效性。同时,引入了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)以增强对水环境变量相互作用的认识,并结合深度学习网络进行数据的模式识别,从而实现水质变化趋势的实时分析和风险预警。实验表明,该系统在多种水体中的监测效果显著,对特定污染物的检测准确率超过95%。这一成果不仅为水环境管理提供了新技术,也为其他环境监测领域的方法创新提供了借鉴。

关键词：数据融合技术水体监测预警系统多源数据融合算法自适应神经模糊推理系统

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位移反分析的自适应神经模糊推理方法在湘西金矿的应用

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岩土工程学报 2005年第10期27卷 1123-1128页

作者：丁德馨张志军南华大学建筑工程与资源环境学院湖南衡阳421001

本文应用位移反分析的自适应神经模糊推理方法,对湘西金矿244采场围岩的力学参数进行了反演;并应用反演结果对该采场各矿房围岩的变形进行了模拟计算;与此同时,还对矿房围岩的变形进行了监测;最后将模拟计算结果与监测结果进行了比较,... 详细信息

本文应用位移反分析的自适应神经模糊推理方法,对湘西金矿244采场围岩的力学参数进行了反演;并应用反演结果对该采场各矿房围岩的变形进行了模拟计算;与此同时,还对矿房围岩的变形进行了监测;最后将模拟计算结果与监测结果进行了比较,对矿房围岩的变形稳定性进行了分析。研究结果表明,模拟位移与监测位移吻合良好,且未超过允许变形值,这说明基于反演结果的数值计算模型对围岩变形具有良好的预测性能,进而说明,该反分析方法具有良好的工程适用性,可在工程实践中推广应用。

关键词：自适应神经模糊推理系统位移反分析地下采场稳定性分析

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用自适应模糊推理系统预测电力短期负荷

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高电压技术 2007年第4期33卷 129-133页

作者：杨帆吴耀武熊信银娄素华彭丰华中科技大学电力安全与高效湖北省重点实验室武汉430074 湖北超高压输变电公司武汉430050

为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数... 详细信息

为寻求有效的电力系统负荷预测方法以提高预测结果的准确度,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数和结论参数,自动产生模糊规则。考虑气象、日期类型等因素后将学习样本分为3组进行训练和检测。该方法对于受天气影响较明显的电网,能有效防止不合理预测结果的出现。对于武汉地区实际负荷的预测结果的分析表明该方法有较高的预测准确度,取得了令人满意的结果。

关键词：短期负荷预测 Takagi-Sugeno模型减法聚类自适应神经模糊推理系统神经网络混合学习算法

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基于改进自适应神经模糊推理模型的回流焊参数设定方法

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上海交通大学学报 2011年第12期45卷 1741-1746页

作者：沙建军潘尔顺上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

复杂制造过程中,系统参数往往呈现动态、非线性特征,以回流焊过程为例,针对现有参数设定方法效率和精度不足的问题,提出了一种基于改进自适应神经模糊推理模型的在线参数设定方法.引入了神经网络预测器来增强模糊神经网络的自适应能力... 详细信息

复杂制造过程中,系统参数往往呈现动态、非线性特征,以回流焊过程为例,针对现有参数设定方法效率和精度不足的问题,提出了一种基于改进自适应神经模糊推理模型的在线参数设定方法.引入了神经网络预测器来增强模糊神经网络的自适应能力和非线性逼近能力,通过最近邻聚类算法对模糊规则的参数和结构进行调整和在线更新,以提高模糊推理的精度,增强系统的容错性和鲁棒性.以回流焊过程参数设定过程为背景,建立仿真实验.结果表明,所提出方法可有效实现非线性输入输出系统参数的快速及准确的设定.

关键词：自适应神经模糊推理系统预测器最近邻聚类算法回流焊在线参数设定

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基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断

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系统仿真学报 2008年第21期20卷 5836-5839页

作者：刘应吉张天侠闻邦椿曹万科东北大学机械工程学院沈阳110004

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型。利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数。经文中试验数据检验,所建模型故障识别值... 详细信息

为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型。利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数。经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%。仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟合能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机故障。

关键词：自适应神经模糊推理系统柴油机故障诊断减法聚类混合算法

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边坡变形时序分析的进化-自适应神经模糊推理模型

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北京交通大学学报 2012年第1期36卷 56-62页

作者：刘开云魏博刘保国北京交通大学土木建筑工程学院北京100044 铁道第三勘察设计院集团有限公司天津300142

变形监测与预报是保证边坡工程施工安全与工程质量的重要措施,但由于位移时间序列的强非线性,边坡变形预报成为非常困难的问题.自适应模糊神经推理系统(ANFIS)有优越的学习和泛化性能,而遗传算法(GA)是优秀的全局优化工具.采用遗传算法... 详细信息

变形监测与预报是保证边坡工程施工安全与工程质量的重要措施,但由于位移时间序列的强非线性,边坡变形预报成为非常困难的问题.自适应模糊神经推理系统(ANFIS)有优越的学习和泛化性能,而遗传算法(GA)是优秀的全局优化工具.采用遗传算法优化ANFIS参数,并编制了相应的计算程序.结合三峡工程永久船闸施工变形监测和新滩滑坡变形监测,建立了边坡变形时序分析的GA-ANFIS智能模型.为了对比该模型的预测精度,采用GA优化支持向量回归(SVR)和BP神经网络的模型参数,编制了GA-SVR及GA-BP程序,对相同的算例进行了变形预测分析.按滚动预测法对三峡永久船闸高边坡和新滩滑坡的计算结果表明,文中提出的GA-ANFIS模型能够获得比GA-SVR和GA-BP模型更高的预测精度,可以应用于边坡工程变形监测预报分析,并为类似工程提供参考.

关键词：边坡工程变形预测自适应神经模糊推理系统遗传算法智能模型

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基于聚类与自适应神经模糊推理的车速预测

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计算机工程与应用 2008年第6期44卷 240-242页

作者：王辉同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海200092

针对道路交通系统的非线性和随机性特点,设计一种具有学习能力的车速预测方法。首先,对交通流历史特征数据采用模糊聚类的方法进行状态分类并确立模型结构。然后,建立交通流状态预测的自适应神经模糊系统,以实测交通流数据进行系统参数... 详细信息

针对道路交通系统的非线性和随机性特点,设计一种具有学习能力的车速预测方法。首先,对交通流历史特征数据采用模糊聚类的方法进行状态分类并确立模型结构。然后,建立交通流状态预测的自适应神经模糊系统,以实测交通流数据进行系统参数优化训练。最后,利用MATLAB进行系统的仿真及检测。检测的预测结果表明系统具有良好的应用性能。

关键词：交通运输工程车速预测减法聚类自适应神经模糊推理系统训练检测

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圆弧滑动边坡反演设计的自适应神经模糊推理方法研究

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岩土工程学报 2004年第2期26卷 202-206页

作者：丁德馨张志军南华大学建筑工程与资源环境学院湖南衡阳421001

圆弧滑动边坡反演设计的神经网络方法存在着收敛速度慢、拟合能力差、预测精度低、训练结果不具有唯一性等缺陷。针对这些缺陷,应用自适应神经模糊推理系统的原理,建立了圆弧滑动边坡反演设计的自适应神经模糊推理方法,并应用该方法对... 详细信息

圆弧滑动边坡反演设计的神经网络方法存在着收敛速度慢、拟合能力差、预测精度低、训练结果不具有唯一性等缺陷。针对这些缺陷,应用自适应神经模糊推理系统的原理,建立了圆弧滑动边坡反演设计的自适应神经模糊推理方法,并应用该方法对部分实例进行了反演设计。反演设计结果表明,该方法具有收敛速度快、拟合能力强、预测精度高、训练结果具有唯一性等优点,是一种优异的反演设计方法。

关键词：圆弧滑动边坡反演设计自适应神经模糊推理系统人工神经网络

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基于减聚类-自适应神经模糊推理的船舶航向保持控制设计

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船舶工程 2019年第4期41卷 82-87,139页

作者：陈桂妹苗保彬宁波大学海运学院

为解决船舶在非线性和不确定性条件下的常规航向保持控制参数难以确定和性能较差的问题,提出一种基于减法聚类和神经模糊推理系统(SC-ANFIS)的船舶航向保持控制设计。基于鲁棒PID控制,借助减法聚类算法的学习能力对输入样本进行聚类分析... 详细信息

为解决船舶在非线性和不确定性条件下的常规航向保持控制参数难以确定和性能较差的问题,提出一种基于减法聚类和神经模糊推理系统(SC-ANFIS)的船舶航向保持控制设计。基于鲁棒PID控制,借助减法聚类算法的学习能力对输入样本进行聚类分析,优化模糊量化和模糊规则,继而用神经-模糊推理的方法解决船舶的不确定性问题和非线性控制问题;同时,为避免维数灾难等问题发生,采用多维隶属度函数设计一种可在线自调整的基于SC-ANFIS的航向保持控制系统,并设计仿真试验进行对比分析。仿真试验结果表明,在存在模型参数摄动和干扰的情况下,基于SC-ANFIS的航向保持控制系统可行、有效,能取得良好的控制效果。

关键词：船舶航向保持自适应神经模糊推理系统神经网络减法聚类

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