【摘 要】
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利用视觉TSK（Takagi-Sugeno-Kang）模糊推理系统研究了长期水文预报问题。针对传统TSK模糊建模方法易陷入局部最小的缺陷,引入粒子群优化算法,从而建立了基于进化学习的视觉TSK
【机 构】
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中国科学院科技政策与管理科学研究所,江南大学物联网工程学院,南京理工大学管理学院
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利用视觉TSK（Takagi-Sugeno-Kang）模糊推理系统研究了长期水文预报问题。针对传统TSK模糊建模方法易陷入局部最小的缺陷,引入粒子群优化算法,从而建立了基于进化学习的视觉TSK模糊系统训练算法。将改进后的模型应用于2个算例的长期水文预报仿真计算。结果表明：本文模型在继承传统视觉TSK模糊建模方法优点的同时,比原模型具有更好的鲁棒性和全局收敛能力,预测结果更准确,精度更高。
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