控制与决策

作者：胡磊,韩敏

单位：大连理工大学 电子信息与电气工程学部,辽宁 大连 116024,,大连理工大学 教育部工业设备智能控制与优化重点实验室,辽宁 大连 116024,

关键词：混沌时间序列;在线预测;演化模糊系统;模糊规则;稀疏学习策略;核共轭梯度

基金：国家自然科学基金项目(62173063).

为了增强演化模糊系统在混沌时间序列中的在线预测性能,提出一种基于核共轭梯度的演化模糊系统模型.该模型通过基于结构演化的前件部分,挖掘并捕获隐藏在时间序列中的模糊规则.同时,基于参数更新的后件部分有机结合稀疏学习策略和核共轭梯度算法,以降低计算复杂度和提高模型收敛性能.基于核共轭梯度的演化模糊系统不仅剔除了样本中的冗余信息,而且有效平衡了模型的预测精度和预测效率.实验结果表明,所提模型在标杆和真实混沌时间序列的在线预测任务中具有有效性.

来源：2024年第9期

《控制与决策》期刊编辑部

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