四川建筑科学研究
四川建築科學研究
사천건축과학연구
2013年
2期
191-194
,共4页
土体冻胀%减法聚类%混合学习算法%自适应神经模糊系统
土體凍脹%減法聚類%混閤學習算法%自適應神經模糊繫統
토체동창%감법취류%혼합학습산법%자괄응신경모호계통
模糊理论在土体冻胀预测中存在的知识获取和自适应能力较低等方面不足,而神经网络在模糊推理方面欠缺,因此提出基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的季冻区土体冻胀预测模型.该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,利用混合学习算法调整前提参数和结论参数,自动产生模糊规则.利用文献中土体冻胀试验数据来训练和检测ANFIS网络.研究结果表明,与基于BP神经网络的计算结果比较,ANFIS预测模型具有学习速度快、拟合能力较好、计算精度高等优点,该方法是一种有效地预测土体冻胀的方法.
模糊理論在土體凍脹預測中存在的知識穫取和自適應能力較低等方麵不足,而神經網絡在模糊推理方麵欠缺,因此提齣基于自適應神經模糊繫統(ANFIS)的季凍區土體凍脹預測模型.該繫統採用減法聚類初始化模糊推理,把神經網絡學習機製引入到邏輯推理中,利用混閤學習算法調整前提參數和結論參數,自動產生模糊規則.利用文獻中土體凍脹試驗數據來訓練和檢測ANFIS網絡.研究結果錶明,與基于BP神經網絡的計算結果比較,ANFIS預測模型具有學習速度快、擬閤能力較好、計算精度高等優點,該方法是一種有效地預測土體凍脹的方法.
모호이론재토체동창예측중존재적지식획취화자괄응능력교저등방면불족,이신경망락재모호추리방면흠결,인차제출기우자괄응신경모호계통(ANFIS)적계동구토체동창예측모형.해계통채용감법취류초시화모호추리,파신경망락학습궤제인입도라집추리중,이용혼합학습산법조정전제삼수화결론삼수,자동산생모호규칙.이용문헌중토체동창시험수거래훈련화검측ANFIS망락.연구결과표명,여기우BP신경망락적계산결과비교,ANFIS예측모형구유학습속도쾌、의합능력교호、계산정도고등우점,해방법시일충유효지예측토체동창적방법.
