基于支持向量机回归的T-S模糊模型自组织算法及应用

• 作者: 刘丁 李琦 梁炎明 苏芳
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: T-S模糊模型 支持向量机回归 聚类 单晶炉 空气预热器
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 2143-2149
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2013.02143

摘要

结合模糊聚类算法和支持向量机回归算法提出了一种新的T-S模糊模型自组织算法.该算法首先利用一种改进模糊聚类算法提取模糊规则和辨识前件参数,然后将T-S模糊模型后件变换为标准线性支持向量机回归模型,并利用支持向量机回归算法辨识后件参数.仿真结果表明,相比现有的自组织算法,本文提出的T-S模糊模型自组织算法在规则数较少的情况下,仍然具有较高的辨识精度和较好的泛化能力.最后,利用提出的T-S模糊模型自组织算法较好地建立了直拉硅单晶炉加热器和空气预热器的温度模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘丁		196	3213	31.0	45.0
2	李琦		52	753	15.0	25.0
3	梁炎明		23	326	11.0	18.0
4	苏芳		1	0	0.0	0.0