【摘 要】
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针对含有例外点的混沌时间序列的预测问题，提出了一种基于修正型果蝇优化算法（ MFOA）和最小Wilcoxon方法（ LW）的混合学习算法来训练T-S模糊模型，以达到准确建模和提高模型鲁棒性的
【机 构】
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燕山大学电院工业计算机控制工程河北省重点实验室
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目（ F2010001320）．
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针对含有例外点的混沌时间序列的预测问题，提出了一种基于修正型果蝇优化算法（ MFOA）和最小Wilcoxon方法（ LW）的混合学习算法来训练T-S模糊模型，以达到准确建模和提高模型鲁棒性的目的。首先采用修正型果蝇优化算法优化模糊前件的高斯型隶属函数参数，利用其编程简单、收敛速度快的优点提高辨识精度和收敛速度。然后采用最小Wilc-oxon方法辨识模型的结论参数，在训练数据中出现例外点时，LW方法的强鲁棒性可以有效克服传统最小二乘方法对例外点敏感的缺点。最后以Mackey-Glass混沌时间序列的预测为例
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