基于T-S模糊逻辑推理的非线性预测模型

建立了基于Takagi-Sugeno模糊逻辑推理的局部多元回归模糊模型(LMRF模型)，将其用于具有小样本数据和非线性特点的宏观非线性系统预测。在多维空间下用C-聚类方法划分模糊子空间，采用带3参数的广义高斯隶属函数．提高了预测的精度，后件参数的辨识采用最小二乘法将减少计算复杂度，交通流量预测实例表明，基于T-S模糊推理的局部多元回归模型用于交通系统能准确地表达交通流量与社会经济的复杂关系，相对于多元线性回归预测模型精度要高得多。