| 【中文题名】 | 模糊建模方法及其在混沌时间序列预测中的应用研究 |
| 【英文题名】 | Study on Fuzzy Modeling Methods and Its Application in Chaotic Time Series Prediction |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-7-30 |
| 【中关键词】 | 模糊辨识,模糊聚类,通用逼近性,等分区间法,混沌时间序列, |
| 【英关键词】 | Fuzzy identification,Fuzzy clustering,Universal approximation,Equalized universe method,Chaotic time series, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
由于传统方法不能有效地对复杂和不确定系统进行建模,因此需要寻找一种能够描述非线性系统的全局函数或解析结构。查德(L.A.Zadeh)提出一种有效的方法来描述不能用精确数学模型表达的复杂或病态系统。但由于非线性系统的复杂性和模糊系统是一个年轻的领域,有很多尚待解决的问题。本文围绕着非线性系统模糊建模方法及其在混沌时间序列预测中的应用展开讨论和研究。
首先全面回顾了模糊建模理论与方法的发展过程及研究现状,并对模糊辨识方法中遇到的基本定义和原则给予了介绍,为后面的研究奠定理论基础。
考虑到对非线性T-S模糊系统通用逼近性的研究很少,本文基于Stone-Weirstrass定理,对一类非线性T-S模糊系统的非线性逼近能力进行研究,证明这种模糊系统在输入模糊子集为高斯型隶属函数的情况下,具有通用逼近性。
针对一般的模糊聚类算法,具有重复迭代计算,因此消耗大量的时间。本文提出一种基于模糊聚类的非线性系统模糊辨识快速算法。该方法基于模糊聚类型隶属函数和等分区间法,省去了求解聚类中心的迭代过程,从而缩短了非线性系统模糊模型的建模时间,适用于在线辨识与控制。并通过对混沌时间序列预测的仿真结果验... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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Abstract |
6-9 |
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第1章 绪论 |
9-23 |
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1.1 研究的背景和意义 |
9-10 |
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1.2 模糊建模理论和研究现状 |
10-18 |
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1.3 模糊系统的通用逼近性 |
18-19 |
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1.4 混沌动力系统的研究与预测 |
19-21 |
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1.5 本文的主要内容和安排 |
21-23 |
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第2章 模糊辨识方法的基础理论 |
23-29 |
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2.1 引言 |
23 |
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2.2 模糊逻辑系统中的基本概念 |
23-26 |
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2.3 模糊逻辑系统的分类 |
26-28 |
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2.4 本章小结 |
28-29 |
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第3章 一类非线性T-S 模型模糊系统的通用逼近性 |
29-38 |
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3.1 引言 |
29-31 |
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3.2 一类非线性T-S 模型系统的提出 |
31-33 |
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3.3 Stone-Weirstrass 定理 |
33 |
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3.4 非线性T-S 模糊系统具有通用逼近性的证明 |
33-36 |
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3.5 本章小结 |
36-38 |
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第4章 基于模糊聚类非线性系统模糊辨识快速算法 |
38-49 |
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4.1 引言 |
38-39 |
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4.2 基于模糊聚类的非线性系统模糊辨识快速算法 |
39-48 |
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4.3 本章小结 |
48-49 |
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第5章 基于最邻近聚类和FCMV 的混沌时间序列预测 |
49-60 |
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5.1 引言 |
49-50 |
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5.2 基于最邻近聚类和FCMV 的混沌时间序列预测 |
50-59 |
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5.3 本章小结 |
59-60 |
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结论 |
60-62 |
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参考文献 |
62-68 |
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攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
68-69 |
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致谢 |
69-70 |
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作者简介 |
70 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388610 |
