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混沌时间序列的自适应变异差分进化ANFIS预测
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
2009/7/21
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。
ANFIS实现的模糊神经网络在交通信号配时优化中的应用
2007/12/13
Abstract提出一种使用Matlab中的ANFIS模糊神经网络(FNN)工具箱来对传统的模糊控制器进行参数优化的方法，改善了控制器中的隶属度函数形状及分布，并应用于城市单交叉路口的多相位信号配时上．仿真实验证明所提出的算法可以降低车辆平均延误时间，保证车队更顺畅地通过交叉路口．