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函數(shù)權(quán)重單輸入模塊連接模糊系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用

發(fā)布時間:2021-01-14 08:16
  近年來,隨著模糊推理系統(tǒng)理論與方法研究的不斷深入,其已逐漸應(yīng)用到人們生產(chǎn)和生活的各個方面,發(fā)展成為目前不可或缺的高科技手段之一。然而在進行復(fù)雜系統(tǒng)建模與預(yù)測等應(yīng)用時,隨著輸入變量的增加,模糊推理系統(tǒng)容易面臨“規(guī)則爆炸”問題,使得系統(tǒng)的構(gòu)建和設(shè)計較為困難。針對這一難題許多研究學(xué)者提出多種解決方法,其中函數(shù)權(quán)重單輸入模塊連接模糊系統(tǒng)(FWSIRM-FIS),結(jié)構(gòu)簡單,規(guī)則少易解釋,且在建模和控制方面展現(xiàn)出優(yōu)越的性能。但目前該方法研究相對較少,所以,為進一步提高FWSIRM-FIS的性能,獲得更合理有用的輸出結(jié)果,本文將智能算法與模糊系統(tǒng)相結(jié)合,進一步對FWSIRM-FIS的結(jié)構(gòu)確定和參數(shù)優(yōu)化方法進行改進。本文主要研究內(nèi)容如下:首先,給出單輸入規(guī)則模塊連接模糊系統(tǒng)(SIRM-FIS)的簡介,然后具體介紹在此基礎(chǔ)上擴展的FWSIRM-FIS。為驗證FWSIRM-FIS的建模和預(yù)測能力,本文將其應(yīng)用到了建筑負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域,并與傳統(tǒng)的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)、自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)和多變量線性回歸(MLR)三種預(yù)測模型進行了比較,實驗結(jié)果證明了該方法可以對建筑負(fù)荷進行精準(zhǔn)預(yù)測,對比結(jié)果... 

【文章來源】:山東建筑大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】:66 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 模糊系統(tǒng)發(fā)展
        1.2.2 分層模糊系統(tǒng)
        1.2.3 單輸入規(guī)則模塊連接模糊系統(tǒng)
        1.2.4 建筑負(fù)荷預(yù)測
        1.2.5 區(qū)間預(yù)測方法
    1.3 研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 結(jié)構(gòu)安排
第2章 函數(shù)權(quán)重單輸入模塊連接模糊系統(tǒng)
    2.1 SIRM-FIS方法
        2.1.1 傳統(tǒng)SIRM-FIS
        2.1.2 函數(shù)權(quán)重單輸入模塊連接模糊系統(tǒng)(FWSIRM-FIS)
        2.1.3 FWSIRM-FIS的數(shù)據(jù)驅(qū)動設(shè)計
    2.2 實驗設(shè)置
        2.2.1 建筑負(fù)荷數(shù)據(jù)集
        2.2.2 比較方法介紹
        2.2.3 性能評價指標(biāo)
    2.3 建筑負(fù)荷預(yù)測實驗
        2.3.1 商店建筑負(fù)荷預(yù)測
        2.3.2 實驗室建筑負(fù)荷預(yù)測
        2.3.3 分析和比較
    2.4 小結(jié)
第3章 區(qū)間函數(shù)權(quán)重單輸入模塊連接模糊系統(tǒng)
    3.1 IFWSIRM-FIS的結(jié)構(gòu)及推理過程
    3.2 IFWSIRM-FIS的數(shù)據(jù)驅(qū)動設(shè)計過程
        3.2.1 SIRM中規(guī)則后件參數(shù)及區(qū)間權(quán)重中心的優(yōu)化
        3.2.2 區(qū)間權(quán)重寬度的優(yōu)化
    3.3 建筑負(fù)荷預(yù)測實驗
        3.3.1 商店建筑負(fù)荷區(qū)間預(yù)測實驗
        3.3.2 實驗室建筑負(fù)荷區(qū)間預(yù)測實驗
        3.3.3 總結(jié)與分析
    3.4 小結(jié)
第4章 基于FWSIRM-FIS的周期性知識與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動預(yù)測模型
    4.1 基于FWSIRM-FIS的周期性知識與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動預(yù)測模型
    4.2 周期性知識提取
        4.2.1 小波變換
        4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.2.3 提取周期分量
    4.3 FWSIRM-FIS模型的構(gòu)造和參數(shù)學(xué)習(xí)
        4.3.1 FWSIRM-FIS的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成
        4.3.2 基于減法聚類算法的SIRMS構(gòu)造
        4.3.3 FWSIRM-FIS模型權(quán)重參數(shù)的優(yōu)化
    4.4 建筑負(fù)荷預(yù)測實驗
        4.4.1 性能指標(biāo)及比較方法
        4.4.2 商店建筑負(fù)荷預(yù)測
        4.4.3 實驗室建筑負(fù)荷預(yù)測
        4.4.4 分析和比較
    4.5 小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
后記
攻讀碩士學(xué)位期間論文發(fā)表及科研情況



本文編號:2976553

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