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Using an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (AnFis) Algorithm for Automatic Diagnosis of Skin Cancer 被引量:1
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作者 Suhail M. Odeh 《通讯和计算机(中英文版)》 2011年第9期751-755,共5页
关键词 自适应神经模糊推理系统 anfis模型 自动诊断 皮肤癌 算法 诊断系统 分类方法 最小二乘法
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基于ANFIS的太阳能-空气源热泵供暖系统温度控制研究
2
作者 谭心 吴林锋 +3 位作者 虞启辉 刘泽江 王亚辉 孙国鑫 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期16-22,共7页
针对太阳能-空气源热泵供暖系统运行环境复杂多变,模糊控制器的设计高度依赖人工经验的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)改进的模糊控制方法。该方法利用ANFIS在复杂系统建模中的优势,结合供暖系统温度响应特性和实际运... 针对太阳能-空气源热泵供暖系统运行环境复杂多变,模糊控制器的设计高度依赖人工经验的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)改进的模糊控制方法。该方法利用ANFIS在复杂系统建模中的优势,结合供暖系统温度响应特性和实际运行数据,建立联合供暖系统变工况ANFIS模型,生成与系统性能适配的模糊规则库并传递给模糊控制器执行。Matlab/Simulink仿真对比试验表明,与单一的模糊控制相比,该方法的控制精度提高了17.65%,调节时间缩短了36.4%,具有更高的控制精度和响应速度。 展开更多
关键词 太阳能 空气源热泵 联合供暖 模糊控制 温度控制 anfis
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基于ANFIS系统的无刷直流电机控制仿真研究
3
作者 刘洋 张博 +1 位作者 唐家勇 张立昌 《仪器仪表与分析监测》 CAS 2024年第2期5-10,共6页
无刷直流电机运用环境多变复杂,众多不确定因素都会影响无刷直流电机运行的稳定性和响应速度。传统的模糊控制参数调整困难、性能不稳定、计算开销大。针对无刷直流电机速度控制的优化,本文提出了一种采用评论家学习方案下循环全局反馈... 无刷直流电机运用环境多变复杂,众多不确定因素都会影响无刷直流电机运行的稳定性和响应速度。传统的模糊控制参数调整困难、性能不稳定、计算开销大。针对无刷直流电机速度控制的优化,本文提出了一种采用评论家学习方案下循环全局反馈的ANFIS系统,其中包括三层级联神经网络和模糊控制算法的结合。ANFIS系统通过采样无刷直流电机实际转速,对比参考转速,实现对PID参数的预测;同时ANFIS系统采用双曲正切作为传递函数来调整权值,缩放共轭梯度法作为优化器来减小训练误差,减法聚类方法来提高预测的适应性和准确性。 展开更多
关键词 无刷直流电机 anfis系统 模糊神经网络 PID控制
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基于ANFIS-IPD的飞行模拟器座椅舒适度评价模型
4
作者 陈国强 申正义 +2 位作者 杨宇驰 李腾 涂伟龙 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第1期204-210,共7页
为提升现有飞行模拟器座椅舒适度,减轻驾驶员长时间训练的疲劳感,基于自适应神经模糊推理系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)和理想压力分布(Ideal Pressure Distribution,IPD)构建一种飞行模拟器座椅舒适度评... 为提升现有飞行模拟器座椅舒适度,减轻驾驶员长时间训练的疲劳感,基于自适应神经模糊推理系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)和理想压力分布(Ideal Pressure Distribution,IPD)构建一种飞行模拟器座椅舒适度评价模型。通过座椅压力分布采集系统获取压力分布数据,采用IPD将所得数据归一化作为模型输入数据,同时收集受试人员主观评分作为模型输出数据。采用非均匀有理B样条曲线(Non-Uniform Rational B-Splines,NURBS)对座椅进行改进设计,将处理后的试验数据通过ANFIS工具训练模型进行验证,并用评价模型评估设计方案及优越性。结果表明:该评价模型对飞行模拟器座椅舒适度有较好的预测能力,为提升飞行模拟器座椅舒适度提供指导和参考。 展开更多
关键词 产品设计 anfis IPD 飞行模拟器座椅 舒适度评价
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基于ANFIS-LSSVM的计算颜色恒常性算法研究
5
作者 王兴光 罗运辉 +1 位作者 王庆 陈业红 《齐鲁工业大学学报》 CAS 2024年第2期62-72,共11页
计算颜色恒常性是指消除场景光源的影响从而再现物体真实颜色的能力。目前,深度神经网络的应用使颜色恒常性精度显著提高,但大多数深度学习算法训练时间长、计算复杂度高,且需要大量的训练样本。针对此问题,提出了一种结合自适应神经模... 计算颜色恒常性是指消除场景光源的影响从而再现物体真实颜色的能力。目前,深度神经网络的应用使颜色恒常性精度显著提高,但大多数深度学习算法训练时间长、计算复杂度高,且需要大量的训练样本。针对此问题,提出了一种结合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的简单有效的方法。该方法分为训练和预测两个阶段:在训练阶段,首先提取图像特征分别训练ANFIS、LSSVM两种初始光源估计模型,接着利用核函数变换将两种模型融合,然后利用预留训练样本进一步训练得到多元线性回归光源估计模型;在预测阶段,提取测试图像特征后,直接由训练所得模型预测得到该测试图像最终的场景光源颜色值。实验结果表明,与深度学习方法相比,本文所提方法计算复杂度较低,即使在小训练样本中也能有很好的光源估计性能。 展开更多
关键词 计算颜色恒常性 光源估计 自适应神经模糊推理系统(anfis) 最小二乘支持向量机(LSSVM)
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工程车辆座椅悬架ANFIS控制策略研究 被引量:1
6
作者 李占龙 张亚斌 +3 位作者 张正 高山铁 李虹 郭北军 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期785-792,共8页
以某型工程车辆的座椅振动系统为对象,利用自学习和模糊推理(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS),提出了基于ANFIS的座椅悬架振动半主动控制方法,解决了工程车辆工作过程中座椅振动过大的问题。首先,分析工程车辆座... 以某型工程车辆的座椅振动系统为对象,利用自学习和模糊推理(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS),提出了基于ANFIS的座椅悬架振动半主动控制方法,解决了工程车辆工作过程中座椅振动过大的问题。首先,分析工程车辆座椅悬架的振动过程,建立座椅悬架的动力学模型;然后,加入前馈、反馈环节,设计座椅悬架的模糊神经控制系统;最后,分别观测振动激励频率不同、控制器控制对象不同和以实测座椅信号为输入时的控制效果。结果表明,模糊神经振动控制系统减小了座椅的振动能量,降低了座椅的振动频率,座椅振动位移均方根值为被动悬架座椅的52%~66%。 展开更多
关键词 工程车辆 座椅悬架 振动控制 半主动控制 anfis
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基于GA-ANFIS-FCM算法的电力能源预测
7
作者 陈亮 朱元凯 +1 位作者 李长英 谢清强 《电脑与电信》 2023年第9期83-86,共4页
电力公司为居民和企业提供不间断的电力供应是其主要责任。预测电力能源需求总是保证电力供应的最佳方案。将遗传算法(GA)、聚类算法(FCM)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合,构造了GA–ANFIS–FCM混合算法,并将算法用于电力能源预... 电力公司为居民和企业提供不间断的电力供应是其主要责任。预测电力能源需求总是保证电力供应的最佳方案。将遗传算法(GA)、聚类算法(FCM)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合,构造了GA–ANFIS–FCM混合算法,并将算法用于电力能源预测。通过与独立的ANFIS–FCM模型比较,验证了GA–ANFIS–FCM3为最佳子模型。 展开更多
关键词 GA FCM anfis 电力能源预测
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基于ANFIS的电磁换向阀寿命预测 被引量:2
8
作者 郭锐 何丝丝 +1 位作者 叶欣 刘光恒 《液压与气动》 北大核心 2023年第1期1-11,共11页
以电磁换向阀的出入口压降作为失效判据,从流量退化角度深入分析,进行电磁换向阀的寿命预测研究。首先使用改进的集合经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)方法多尺度分解测试数据,以欧式距离的IMFs分... 以电磁换向阀的出入口压降作为失效判据,从流量退化角度深入分析,进行电磁换向阀的寿命预测研究。首先使用改进的集合经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)方法多尺度分解测试数据,以欧式距离的IMFs分量筛选规则完成噪声信号的降噪重构。随后利用时域分析、频域分析和时频域分析提取特征参数,并用核主元(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)方法融合处理,经过3次指数平滑处理,构建了电磁换向阀退化评估指标。融合退化评估指标,训练自适应模糊神经网络(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS),通过对未失效样本进行压降趋势预测,实现了电磁换向阀的寿命预测。结果显示,ANFIS的预测指标与实际指标的差异性较小,预测结果准确。 展开更多
关键词 电磁换向阀 anfis 寿命预测 KPCA 退化评估指标
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基于ANFIS模型的草原土壤湿度预测
9
作者 李帅 陈成 +1 位作者 马明明 王自强 《建模与仿真》 2023年第2期1481-1490,共10页
中国是一个资源大国,草地资源十分丰富,面积分布也在世界前列。草原生态系统不仅是维护我国生态系统稳定的重要屏障,同时还为我国的经济发展提供保障。近年来,快速发展的畜牧业使得草地退化严重,有的甚至出现了沙化现象。提供科学的草... 中国是一个资源大国,草地资源十分丰富,面积分布也在世界前列。草原生态系统不仅是维护我国生态系统稳定的重要屏障,同时还为我国的经济发展提供保障。近年来,快速发展的畜牧业使得草地退化严重,有的甚至出现了沙化现象。提供科学的草地管理方式迫在眉睫,故对土壤中的湿度预测对于草原的保护和开发具有重要的意义。本文对往年的统计数据进行分析,然后通过数学模型对2022、2023年的土壤湿度进行预测。首先对数据进行共线性分析,对于共线性强的数据采用Lasso回归的方法进行降维。之后用ARIMA时间序列方法对以往年月数据进行预测。最后建立输入(Lasso回归所筛选变量和土壤蒸发量变量)和输出(不同深度土壤湿度) ANFIS模型,对往年所测数据进行训练且整体数据集合训练拟合度均在85%以上,该模型的准确度较高。最后通过训练好的ANFIS模型预测2022年、2023年不同深度土壤湿度。 展开更多
关键词 土壤湿度 土壤蒸发量 草地管理 草原生态系统 anfis模型 草地资源 草地退化 数据集合
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基于改进ANFIS的绝缘子紫外光斑评估方法
10
作者 徐国辉 谢宏伟 +3 位作者 吕通发 牟鑫 鲍明正 吕超 《红外技术》 CSCD 北大核心 2023年第12期1346-1350,共5页
绝缘子运行状态的评估关乎到输电工程的安全运行。紫外成像技术提供了一种绝缘子评估的量化手段,为此,提出了一种基于改进自适应神经模糊推理系统(adaptiveneuro-fuzzyinference system,ANFIS)的绝缘子紫外光斑评估方法。首先,搭建了绝... 绝缘子运行状态的评估关乎到输电工程的安全运行。紫外成像技术提供了一种绝缘子评估的量化手段,为此,提出了一种基于改进自适应神经模糊推理系统(adaptiveneuro-fuzzyinference system,ANFIS)的绝缘子紫外光斑评估方法。首先,搭建了绝缘子污秽放电测试平台,开展了不同测试距离和增益下的绝缘子放电强度研究。其次,将增益以及紫外光斑面积作为训练数据,建立了基于贝叶斯推理的ANFIS模型。最后,进行了现场验证测试。结果表明,该方法具有良好的预测精度和测试效率,适用于绝缘子紫外成像量化评估,为绝缘子运行状态的评估提供了技术支撑。 展开更多
关键词 绝缘子 紫外成像 贝叶斯 anfis 光斑面积
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Optimized ANFIS Model for Stable Clustering in Cognitive Radio Network
11
作者 C.Ambhika C.Murukesh 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第1期827-838,共12页
With the demand for wireless technology,Cognitive Radio(CR)technology is identified as a promising solution for effective spectrum utilization.Connectivity and robustness are the two main difficulties in cognitive rad... With the demand for wireless technology,Cognitive Radio(CR)technology is identified as a promising solution for effective spectrum utilization.Connectivity and robustness are the two main difficulties in cognitive radio networks due to their dynamic nature.These problems are solved by using clustering techniques which group the cognitive users into logical groups.The performance of clustering in cognitive network purely depends on cluster head selection and parameters considered for clustering.In this work,an adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS)based clustering is proposed for the cognitive network.The performance of ANFIS improved using hybrid particle swarm and whale optimization algorithms for parameter tuning called PSWO.The consequent and antecedent parameters of ANFIS model are tuned by PSWO.The proper cluster heads from the network are identified using optimized ANFIS.The proposed optimized ANFIS based clustering model is analyzed in terms of number of clusters,number of common channels,reclustering rate and stability period.Simulation results indicate that proposed clustering effectively increase the stability of cluster with reduced communication overhead compared to other conventional clustering algorithms. 展开更多
关键词 anfis CLUSTER COGNITIVE hybrid optimization PSWO
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A Novel ANFIS Based SMC with Fractional Order PID Controller
12
作者 A.Jegatheesh M.Germin Nisha N.Kopperundevi 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第4期745-760,共16页
Interacting The highest storage capacity of a circular tank makes it pop-ular in process industries.Because of the varying surface area of the cross-sec-tions of the tank,this two-tank level system has nonlinear chara... Interacting The highest storage capacity of a circular tank makes it pop-ular in process industries.Because of the varying surface area of the cross-sec-tions of the tank,this two-tank level system has nonlinear characteristics.Controlling theflow rate of liquid is one of the most difficult challenges in the production process.This proposed effort is critical in preventing time delays and errors by managing thefluid level.Several scholars have explored and explored ways to reduce the problem of nonlinearity,but their techniques have not yielded better results.Different types of controllers with various techniques are implemented by the proposed system.Sliding Mode Controller(SMC)with Fractional Order PID Controller based on Intelligent Adaptive Neuro-Fuzzy Infer-ence System(ANFIS)is a novel technique for liquid level regulation in an inter-connected spherical tank system to avoid interferences and achieve better performance in comparison of rise time,settling time,and overshoot decrease.Evaluating the simulated results acquired by the controller yields the efficiency of the proposed system.The simulated results were produced using MATLAB 2018 and the FOMCON toolbox.Finally,the performance of the conventional controller(FOPID,PID-SMC)and proposed ANFIS based SMC-FOPID control-lers are compared and analyzed the performance indices. 展开更多
关键词 Nonlinear system performance indices anfis based sliding mode controller with fractional order PID PID controller
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基于ANFIS的拖拉机犁耕机组牵引控制技术研究
13
作者 王宁 徐立友 席志强 《建模与仿真》 2023年第3期2911-2921,共11页
本研究探讨了神经模糊策略在预测犁耕机具牵引力方面的潜力。为此,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的计算机模拟环境,对丘陵山地拖拉机犁耕作作业的田间数据进行了模拟。在ANFIS模拟环境中,犁耕深度和前进速度被标记为独立输入变量,... 本研究探讨了神经模糊策略在预测犁耕机具牵引力方面的潜力。为此,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的计算机模拟环境,对丘陵山地拖拉机犁耕作作业的田间数据进行了模拟。在ANFIS模拟环境中,犁耕深度和前进速度被标记为独立输入变量,牵引阻力被标记为因变量,构建了一种新型牵引阻力预测模型。将ANFIS的结果与使用PID控制策略获得的结果进行比较。结果表明,采用ANFIS控制时,拖拉机耕深、牵引力的控制精度更加准确;滑转率在有效控制时间内的时长得到了进一步的提高。使用ANFIS控制下的滑转率波动幅值相比于PID控制下的滑转率波动幅值降低了41.65%,有效控制时间有12%的提升。根据本研究中评估的ANFIS模型的潜力,所提出的模型可以作为一种有效的替代建模工具,用于直接预测耕作操作期间机具的牵引阻力,这些参数与前进速度和犁深的同时变化有关。 展开更多
关键词 牵引阻力 前进速度 犁耕机组 滑转率 anfis 模拟环境 计算机模拟 牵引力
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基于ANFIS和减法聚类的动力电池放电峰值功率预测 被引量:37
14
作者 孙丙香 高科 +4 位作者 姜久春 罗敏 何婷婷 郑方丹 郭宏榆 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期272-280,共9页
动力电池的短时峰值功率预测对于实际使用来说至关重要。本文采用基于一阶Sugeno模糊推理系统的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型估计放电峰值功率。选取温度、SOC和欧姆内阻为模型输入量,10s脉冲放电峰值功率为输出变量。基于实测和... 动力电池的短时峰值功率预测对于实际使用来说至关重要。本文采用基于一阶Sugeno模糊推理系统的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型估计放电峰值功率。选取温度、SOC和欧姆内阻为模型输入量,10s脉冲放电峰值功率为输出变量。基于实测和曲线拟合相结合的方法得到训练数据组,采用305组数据组模型进行训练,采用网格生成法和减法聚类法分别生成模糊集合,并采用单一BP神经网络方法和混合训练方法分别进行模型训练。发现采用减法聚类法生成模糊结构,能大幅减少模糊规则的数目,并提高收敛速度,在满足预测准确度的前提下降低了模型的复杂程度;采用混合训练方法进行网络学习能够加强模型的收敛能力并克服单一BP算法的局部最优问题,准确度更高。最后,采用125组数据组模型进行验证,预测误差在10%以内,基于ANFIS的模型能够很好地估计电池的脉冲峰值功率。 展开更多
关键词 动力电池 峰值功率 anfis 减法聚类 混合训练
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应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的ET_0预测 被引量:18
15
作者 蔡甲冰 刘钰 +1 位作者 雷廷武 许迪 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期13-16,共4页
参照作物腾发量是计算作物需水量和进行灌溉预报的基础要素。该文利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)所具有的直接通过模糊推理实现输入层与输出层之间非线性映射能力,和神经网络的信息存储和学习能力,将其应用于参照作物腾发量预测中... 参照作物腾发量是计算作物需水量和进行灌溉预报的基础要素。该文利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)所具有的直接通过模糊推理实现输入层与输出层之间非线性映射能力,和神经网络的信息存储和学习能力,将其应用于参照作物腾发量预测中。根据相关分析,输入变量选择日照时数和日最高气温;用5年共1827个数据组对系统进行训练,建立了参照作物腾发量预测系统。利用该系统对近年213个数据组进行了实际预测,与Penman-Monteith方法计算结果进行比较,结果相关性良好。 展开更多
关键词 ET0 预测 anfis 模糊推理 神经网络
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ANFIS在植被叶绿素含量高光谱反演中的应用 被引量:10
16
作者 姚付启 张振华 +3 位作者 杨润亚 孙金伟 王海江 任尚岗 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1834-1838,共5页
利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,建立了10个常见植被指数叶绿素含量估算模型,并采用相关系数较大波段作为BP人工神经网络模型(ANN-BP)的输入变量进行了叶绿... 利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,建立了10个常见植被指数叶绿素含量估算模型,并采用相关系数较大波段作为BP人工神经网络模型(ANN-BP)的输入变量进行了叶绿素含量的估算,将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)应用到植被叶绿素含量高光谱反演中。结果表明:10个常见植被指数中归一化植被指数可以较为精确反演叶绿素含量,法国梧桐、毛白杨归一化植被指数回归模型确定性系数R2分别为0.795 7和0.754 6,法国梧桐、毛白杨ANN-BP预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数R2分别为0.935 2和0.917 1,ANFIS可以大大提高反演精度,法国梧桐、毛白杨预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数R2分别为0.9998和0.995 6,是一种良好的植被叶绿素含量高光谱反演模式。 展开更多
关键词 高光谱 叶绿素含量 植被指数 ANN-BP anfis
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煤矿瓦斯浓度预测的ANFIS方法研究 被引量:34
17
作者 张剑英 程健 +2 位作者 侯玉华 白静宜 裴小斐 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期494-498,共5页
将时间序列分析方法与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)结合,构建煤矿瓦斯浓度的预测模型.根据Takens理论,重构煤矿瓦斯浓度相空间,分别采用互信息法确定相空间时延和假近邻法确定相空间维数;然后在重构相空间中,运用自适应神经模糊推理... 将时间序列分析方法与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)结合,构建煤矿瓦斯浓度的预测模型.根据Takens理论,重构煤矿瓦斯浓度相空间,分别采用互信息法确定相空间时延和假近邻法确定相空间维数;然后在重构相空间中,运用自适应神经模糊推理系统构建煤矿瓦斯浓度的预测模型,并应用混合学习算法整定模型参数.结果表明,得到的模型训练和检验均方根误差分别为0.021 4和0.021 6,充分体现了ANFIS具有显著的学习能力和良好的泛化能力,同时也表明该预测模型是切实可行的. 展开更多
关键词 时间序列 相空间重构 自适应神经模糊推理系统(anfis) 瓦斯浓度
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基于改进型ANFIS的负荷密度指标求取新方法 被引量:18
18
作者 周湶 孙威 +3 位作者 张昀 任海军 孙才新 邓景云 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期29-34,39,共7页
针对传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法,难以满足精度要求这一不足,从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发,提出了一种新颖的、基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的负荷密度指标求取新方法。该方法... 针对传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法,难以满足精度要求这一不足,从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发,提出了一种新颖的、基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的负荷密度指标求取新方法。该方法用熵权法对影响因素的输入值进行加权处理,运用Fletcher-Reeves共轭梯度法改进ANFIS默认的混合学习算法,建立改进型ANFIS预测模型来求取负荷密度,克服了传统方法输出结果不可量化和精度不高等缺点。通过一个实例验证了该方法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 空间负荷预测 负荷密度指标法 熵权 自适应神经模糊系统(anfis)
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基于ANFIS的铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型研究 被引量:17
19
作者 苏宇 何宁 +1 位作者 武凯 李亮 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期475-479,共5页
分析以往建立表面粗糙度预测模型方法的不足,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验,该模型预测精度高,泛化能力强,且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响,有助于准确认识已... 分析以往建立表面粗糙度预测模型方法的不足,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了铝合金铣削加工表面粗糙度预测模型。经检验,该模型预测精度高,泛化能力强,且可简便预测铣削参数对已加工表面的表面粗糙度的影响,有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律,为切削参数的优选和表面质量的控制提供了依据。 展开更多
关键词 自适应神经模糊推理系统(anfis) 表面粗糙度 预测 铣削
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一种综合ANFIS和PCA的光伏发电功率预测新方法 被引量:14
20
作者 郑凌蔚 刘士荣 +1 位作者 毛军科 谢小高 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期993-1001,共9页
提出一种综合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和主成分分析(PCA)的光伏发电功率预测方法,以日期、时刻、历史天气预报中的云层状况和温度为输入量,以光伏发电系统历史发电数据和历史天气预报数据为基础,用主成分分析对输入量降维,提取主... 提出一种综合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和主成分分析(PCA)的光伏发电功率预测方法,以日期、时刻、历史天气预报中的云层状况和温度为输入量,以光伏发电系统历史发电数据和历史天气预报数据为基础,用主成分分析对输入量降维,提取主要输入成分,与光伏发电功率输出共同构成历史数据库,对历史数据进行训练,建立光伏发电功率的ANFIS预测模型,利用相对均方根误差对模型进行评估。结果表明,本文提出的方法建模速度快,模型预测精度较高。 展开更多
关键词 光伏发电功率预测 anfis 降维 PCA 天气预报
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