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使用输入-输出数据来确立模糊模型成为一种趋势。这种做法可视为一个系统辨识过程。模糊系统模型的辨识包括两个主要阶段:结构辨识和参数估计。旨在找到一个灵活的方法来学习和优化模糊推理系统的结构和参数。我们采取网络结构的Sugeno模糊系统作为初步预测模型,用改进的遗传算法来确定其结构和参数。通过对某电网负荷预测的实例表明,该模型具有较好的拟合精度。 相似文献
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