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ANFIS与多元回归模型在ET0实时预报中的对比研究
以气象数据为自变量,Penman Monteith方程计算值ET0为应变量,分别建立了多元回归模型和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型,对ET0预测结果对比分析,ANFIS预测ET0结果相对于多元线性回归具有精度高(1＜ET0＜5),预测结果与输入的Penman Monteith方程计算得ET0相关性高.ANFIS预测ET0模型输入项完全可以从当前短期气象预报中获得,程序运行操作简单,在辽阳市实时灌溉预报中有一定的推广意义,具有实用价值.
WANG Xiao-yu
CHI Dao-cai
WANG Xiao-ling
作者单位：
沈阳农业大学水利学院,辽宁,沈阳,110161
宁夏吴忠秦汉渠管理处工程公司,宁夏,吴忠,751100
辽宁省水利水电科学研究所,辽宁,沈阳,110003
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万方数据电子出版社小波-ANFIS模型在年最大洪峰预测中的应用
小波-ANFIS模型在年最大洪峰预测中的应用
唐英敏，闫强
（1.四川建筑职业技术学院 土木工程系，四川 德阳 .太原理工大学 建筑设计研究院，山西 太原 030024）
Application and Research of Annual Maximum Peak Discharge Forecast Based on Wavelet?ANFIS
TANG Yingmin1，& YAN Qiang2
（1. &Department of Civil Engineering， Sichuan College of Architectural Technology，&& Deyang& 618000，& China；2.& Institute of Architectural Design and Research of& Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024,& China）
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地址：河南省郑州市金水路11号 《人民黄河》杂志社　邮编：450003　电话：1　E-mail：基于ANFIS和数学建模方法的织物染色计算机配色应用研究--《青岛大学》2010年硕士论文
基于ANFIS和数学建模方法的织物染色计算机配色应用研究
【摘要】：
由于传统的织物染色配色方法费时费力,精确度不高,在研究自适应神经网络的模糊推理系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS)理论及配色原理的基础上,本文提出了两种计算机配色方法,一种是将ANFIS技术引入到织物染色计算机配色的领域,建立了一个具有足够配色精度的基于ANFIS的织物染色计算机配色模型。另一种是从织物染色的配色特点和颜色的混合性理论出发,对配色过程中的相关问题进行了分析与抽象,提取主要影响因素,建立了三拼色数学配色模型。并采用模拟退火算法对模型进行了求解。
文中首先分析了自适应神经网络的模糊推理系统的一般理论,建立了基于ANFIS的织物染色计算机配色模型。应用该模型对样本数据进行仿真训练,并与以往的基于神经网络的配色模型进行了比较,在比较了两种不同网络模型的预测误差和网络性能的基础上,分析了它们的优缺点并提出了改进措施。
随后本文针对ANFIS易陷入局部极小点的缺点,将遗传算法(Genetic Algorithm,GA)引进到ANFIS中,提出了基于GA改进的ANFIS的织物染色配色模型。针对ANFIS模型的配色精确度不是太高、收敛速度慢等缺点,本文还提出了利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)来改进标准的ANFIS并且进行了仿真实验。实验结果表明基于遗传算法改进的ANFIS模型比标准的ANFIS模型仿真误差小,收敛速度快,而基于粒子群算法优化的ANFIS模型比基于遗传算法优化的ANFIS模型误差更小,收敛速度更快,能够较准确地预测出织物染色的配方。
论文最后一章通过对染色数据进行分析,发现三拼色染色小样的CMY值与染料浓度之间存在非线性关系,并通过数学建模的方法,建立了单色数学配色模型与三拼色数学配色模型,并通过模拟退火算法对数学配色模型进行了求解,计算结果证明：与神经网络方法相比,该方法精确度较高,不存在泛化能力的问题,取得了令人满意的结果。
文中提出的上述几种配色模型为织物染色的计算机配色提供了新的方法,同时也为其在织物染色计算机配色中的应用提供了新的理论参考,具有一定的理论研究价值和实际应用价值。
【关键词】：
【学位授予单位】：青岛大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2010【分类号】：TP391.41【目录】：
Abstract3-7
第一章 绪论7-12
1.1 研究背景与意义7-8
1.2 国内外研究动态8-10
1.2.1 计算机配色技术简介8-9
1.2.2 国内外研究动态9-10
1.3 主要内容与创新点10-12
第二章 织物染色配色原理12-18
2.1 色度学基本原理12-15
2.1.1 颜色属性12
2.1.2 颜色空间12-13
2.1.3 颜色混合13
2.1.4 色差分析13-15
2.2 配色的理论基础——Kubelka-Munk理论15
2.3 计算机配色技术15-17
2.3.1 三刺激值配色方法15-16
2.3.2 全光谱配色方法16
2.3.3 神经网络配色方法16-17
2.4 本章小结17-18
第三章 模糊神经网络及优化算法简介18-28
3.1 模糊系统概述18-20
3.1.1 模糊系统的产生和发展18-19
3.1.2 模糊理论的主要研究领域19
3.1.3 模糊系统与神经网络的结合19-20
3.2 基于自适应神经网络的模糊推理系统20-22
3.2.1 ANFIS产生背景20
3.2.2 ANFIS的结构20-22
3.2.3 ANFIS的学习算法22
3.3 遗传算法概述22-25
3.3.1 遗传算法与ANFIS的结合原理24-25
3.4 粒子群算法概述25-27
3.4.1 粒子群算法与ANFIS的结合原理26-27
3.5 遗传算法与粒子群算法的比较27
3.6 本章小结27-28
第四章 基于优化算法改进的ANFIS配色模型的设计与实现28-40
4.1 基于ANFIS配色模型结构的确定28-29
4.2 基于ANFIS配色模型的设计及参数的确定29
4.3 学习算法的选择确定29-31
4.3.1 ANFIS模型的参数优化30
4.3.2 基于GA的ANFIS模型的参数优化30
4.3.3 基于PSO的ANFIS模型的参数优化30-31
4.4 样本数据的获取及预处理31-33
4.5 仿真软件及ANFIS模型的实现33-39
4.6 本章小结39-40
第五章 基于ANFIS配色模型的仿真实验及结果分析40-47
5.1 基于ANFIS配色模型的仿真结果分析40-42
5.1.1 虹光深三元三拼色(CD-3B、CD-R、CD丈青)数据的仿真结果40-41
5.1.2 极品中三元三拼色(3BS、3RS、FBN)的仿真结果41-42
5.2 基于遗传算法改进的ANFIS配色模型的仿真结果分析42-44
5.2.1 虹光深三元三拼色(CD-3B、CD-R、CD丈青)的仿真结果42-43
5.2.2 极品中三元三拼色(3BS、3RS、FBN)的仿真结果43-44
5.3 基于PSO算法改进的ANFIS配色模型的仿真结果分析44-46
5.3.1 虹光深三元三拼色(CD-3B、CD-R、CD丈青)的仿真结果44-45
5.3.2 极品中三元三拼色(3BS、3RS、FBN)的仿真结果45-46
5.4 本章小结46-47
第六章 数学建模方法在织物染色配色中的应用研究47-56
6.1 配色数学模型建立的基础47
6.2 单色染料数学模型的建立47-48
6.2.1 单色染料浓度与单色小样三刺激值之间的关系47-48
6.3 三拼色染料数学模型的建立48-54
6.3.1 配方浓度与三拼色小样三刺激值之间的关系48-52
6.3.2 模型求解分析52
6.3.4 模拟退火算法52-53
6.3.5 具体求解步骤53-54
6.4 计算结果与分析54-55
6.5 本章小结55-56
第七章 总结和展望56-58
参考文献58-61
攻读学位期间的研究成果61-62
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京公网安备74号CPI数据预测计算的ANFIS模型结构探讨--《数学的实践与认识》2013年22期
CPI数据预测计算的ANFIS模型结构探讨
【摘要】：依据CPI经济序列数据确定性混沌原理,探讨自适应神经模糊推理系统模型构造,并给出此类混沌数据列预测的ANFIS系统结构形式,进行CPI经济序列数据预测.并用实例拟合、预测数据证明:ANFIS模型是一种精度较高的混沌数据序列预报系统.为CPI数据预测提供了一种计算方法.
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：F726;F224【正文快照】：
CPI是反映与居民生活有关的消费品及服务价格水平的变动情况的重要经济指标,也是宏观经济分析与决策以及国民经济核算的重要指标.全国居民消费价格指数反映居民家庭购买生活消费品和支出服务项目费用价格变动趋势和程度的相对数.其目的在于观察居民生活消费品及服务项目价格的
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基于ANFIS的目标毁伤等级预测模型
分析了神经网络和模糊推理系统的优缺点,研究了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)结构模型及后向传播和递归最小二乘算法相结合的混合算法.在分析了目标毁伤等级主要影响因素的基础上,构建了目标毁伤等级预测ANFIS模型,利用毁伤试验样本数据训练该模型,得到了与实际一致的目标毁伤等级,并将预测结果与基于BP神经网络的预测结果进行了仿真对比分析.仿真结果表明,该目标毁伤等级预测模型能够准确地预测出目标的毁伤等级,并且其预测精度较BP神经网络方法高,为目标毁伤等级预测提供了一种有效的方法.
ZHANG Cheng
LIU Guang-yu
ZHAO Wu-kui
作者单位：
军械工程学院装备指挥与管理系,河北石家庄,050003
年，卷(期)：
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