模糊神经网络建模方法及其应用研究

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1、华东理工大学硕士学位论文第I页模糊神经网络建模方法及其应用研究摘要模糊神经网络在控制领域中有着广泛的应用。本文基于TSK型模糊神经网络提出了混合棍沌优化方法(HCOA)用于复杂过程的模糊建模。该方法利用变尺度混沌优化方法(或混沌优化方法)搜索前件参数，同时利用最小二乘法估计后件参数。首先利用HCOA对儿个复杂过程进行了建模仿真研究，仿真结果证明了该方法简单有效，所建模型具有良好0勺精度。其次，针对甲醉合成这一多输入多输出的复杂化工过程，通过重要性分析方法计算各输入量的重要性，选择模型的输入，然后采用HCOA建立模型，取得

2、了较好的实验效果。对于具有较多输入的多输入单输出过程，采用多阶段模糊神经网络(MSFNN)建模，仿真结果表明MSFNN对于输入变量较多的情况是有效的，模型具有较好的精度和稳定性。最后通过简单的实验对HCOA在参数自适应校正中的可用性进行了初步的探讨，仿真结果表明该方法是可行的。关键词:模糊粤,#经Mi-li系锣模混{aft化方法第11页华东理工大学硕}学位论文StudiesonAMethodofFuzzyNeuralNehvorkModelingandApplications人BSTRACTFuzzyneuralnetw

3、ork(FNN)hasbeenwidelyusedincontrolfield.BasedonTSKtypeFNN,ahybridchaosoptimizationalgorithm(HCOA)isproposedinthisthesis,whichcombineschaosoptimizationalgorithmormutativescalechaosoptimizationforsearchingtheantecedentparameterswithleastsquareestimates(LSE)forestim

4、atingtheconsequentparametersFirstly,severalsimulationshavebeendoneforcomplexprocessmodeling.Theresultsdemonstratethesimplicityandeffectivenessofthismethod.Theestablishedmodelshavehighaccuracy.Secondly,formethanolsynthesis,whichisacomplexmulti-inputandmulti-output

5、chemicalprocess,theinputsofmodelhasbeenselectedbytheimportanceanalysismethod,whichisusedtodeterminetheimportanceofeachinput,andthentheFNNmodelissetupbyusingHCOA.Thesimulationresultissatisfying.Moreover,thesimulationofMSFNNhasbeenstudiedwhenMISOprocesshastoomanyin

6、puts.TheresultshowsinthiscircumstancetheMSFNNmodeliseffective,withbetteraccuracyandstability.Intheend,theusabilityofHCOAintheadaptiveadjustingofparametershasbeensimplyresearched.AndtheresultsshowthatthismethodisfeasibleintheadjustingKeywords:fuzzylogicneuralnetwo

7、rksystemmodelingchaosoptimizationalgorithm作者声阴我郑重声明;本人洛守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的结果。除文中明确注明和}#用的内容外，本论文不包含任何他人己经发表域撰写过的内容。论文为本人亲自撰写，并对所写内容负责。论文作者签名:枷飞200;年l月7日华东理工大学硕士学位论文第1页第1章绪论1.t建模技术的研究意义所谓模型(model)就是把关于实际过程的本质的部分信息简缩成有用的描述形式[Eykho氏1974]。它是

8、用来描述过程的运动规律，是分析过程和预报、控制过程行为特性的有力工具。模型表现形式有:“直觉”模型、物理模型、图表模型和数学模型。计算机仿真中主要采用数学模型。常用的数学模型有代数方程、微分方程、差分方程和状态方程等.建立过程的数学模型有两种基本方法III:机理分析法和测试法。机理分析方法也称作理论建模，通常需要通过