一种改进的TS型神经模糊系统在热工过程在线辨识中的应用

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笔者深入分析了基于神经-模糊系统的辨识算法,并改进了一种基于T-S型神经-模糊系统(Modified TS-type neural-fuzzy system,MTSNFS)的在线辨识算法.模。它通过一种改进的自组织竞争学习算法来进行结构辨识。在模糊推理环节,引入补偿操作,使模糊推理更加智能。以根据当前运行数据自动地确定模糊规则的数目和初始参数,参数学习采用的是一种混合学习算法.将这种在线辨识算法用于Box-Jenkins煤气炉的辨识中,并和其他算法进行比较.仿真结果表明,该在线辨识算法可以很好地跟踪热工过程的动态特性,同时结构紧凑.因此,可以用于复杂热力系统的在线建模和预测中.
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