改进粒子群优化Takagi-Sugeno模糊径向基函数神经网络的非线性系统建模

来源 :计算机应用 | 被引量 : 5次 | 上传用户：jiandande

【摘要】

：

针对复杂非线性系统建模的难点问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法(PSO)优化的T-S模糊径向基函数(RBF)神经网络的新型系统建模算法。该算法将T-S模糊模型良好的可解释性及RBF神经网络的自学习能力相结合,构成T-S模糊RBF神经网络用于系统建模,并采用动态调整惯性权重的改进的PSO算法结合递推最小二乘算法实现网络参数的优化调整。首先,利用所提算法进行了非线性多维函数的逼近仿真,仿真结果均

【作者】

：

李丽娜甘晓晔徐攀峰马俊

【机构】

：

辽宁大学物理学院,辽宁科技学院机械工程学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2014年05期

【关键词】

：

动态流量软测量 T-S模糊模型径向基函数神经网络粒子群优化算法 dynamic flow soft measurement Takagi-Sugeno （

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