【摘 要】
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为提高非线性系统模糊建模的速度和精确度,提出一种快速有效的基于数据挖掘的非线性系统模糊建模方法。该方法先采用改进的减法聚类结合模糊C-均值聚类进行结构辨识,在解决初
【机 构】
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大庆油田天然气分公司,东北石油大学电气信息工程学院
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为提高非线性系统模糊建模的速度和精确度,提出一种快速有效的基于数据挖掘的非线性系统模糊建模方法。该方法先采用改进的减法聚类结合模糊C-均值聚类进行结构辨识,在解决初始化问题的同时减少计算量,进而提高建模速度;然后利用带动态遗忘因子的递推最小二乘法进行后件参数辨识,减小动态误差,提高建模精度。将提出的方法应用于Box-Jenkins煤气炉建模和透平膨胀机建模两个例子,仿真结果验证该方法的有效性。
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