计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
12期
134-137
,共4页
李目%何怡刚%周少武%谭文
李目%何怡剛%週少武%譚文
리목%하이강%주소무%담문
差分进化算法%混合学习算法%自适应神经模糊推理系统%混沌时间序列预测
差分進化算法%混閤學習算法%自適應神經模糊推理繫統%混沌時間序列預測
차분진화산법%혼합학습산법%자괄응신경모호추리계통%혼돈시간서렬예측
提出了一种基于自适应变异差分进化(AMDE)算法的ANFIS模型对混沌时间序列进行预测的方法,该方法采用自适应变异差分进化算法和最小二乘法相结合的混合学习算法对ANFIS网络结构参数进行优化设计,利用差分进化算法的全局寻优能力对ANFIS网络前件参数进行优化,而网络的结论参数采用最小二乘法优化,混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度和系统的全局收敛性,仿真实验结果表明了该方法的有效性.
提齣瞭一種基于自適應變異差分進化(AMDE)算法的ANFIS模型對混沌時間序列進行預測的方法,該方法採用自適應變異差分進化算法和最小二乘法相結閤的混閤學習算法對ANFIS網絡結構參數進行優化設計,利用差分進化算法的全跼尋優能力對ANFIS網絡前件參數進行優化,而網絡的結論參數採用最小二乘法優化,混閤學習算法提高瞭網絡參數辨識的收斂速度和繫統的全跼收斂性,倣真實驗結果錶明瞭該方法的有效性.
제출료일충기우자괄응변이차분진화(AMDE)산법적ANFIS모형대혼돈시간서렬진행예측적방법,해방법채용자괄응변이차분진화산법화최소이승법상결합적혼합학습산법대ANFIS망락결구삼수진행우화설계,이용차분진화산법적전국심우능력대ANFIS망락전건삼수진행우화,이망락적결론삼수채용최소이승법우화,혼합학습산법제고료망락삼수변식적수렴속도화계통적전국수렴성,방진실험결과표명료해방법적유효성.
