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摘要
对电气火灾进行精确的预测是保证工业安全生产的重要手段。提出ANFIS(自适应神经模糊推理系统)预测模型,通过BP算法和最小二乘估计法(LSE)的混合算法来进行学习,来调整系统的前件和后件参数。以徐州特气某一办公楼层的实测数据为例进行算例分析,其中在形成初始模糊推理系统结构时,采用的算法是减法聚类,该算法有效地避免了人工设定结构法产生的组合爆炸问题。引入一阶Sugeno模糊模型,该算法有效解决了平滑地改变线性增益及非线性建模问题。最后将预测结果与真实值对比,利用MTALB仿真工具进行误差分析,结果表明鲁棒性较高,进一步说明了ANFIS预测模型的有效性。
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单位江苏师范大学科文学院; 青岛大学
