【摘 要】
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根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出了一种具有递阶特点的模糊逻辑模型.该模型采用基于山峰函数的减法聚类算法,将样本数据集分成多组来进行局部模糊
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根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出了一种具有递阶特点的模糊逻辑模型.该模型采用基于山峰函数的减法聚类算法,将样本数据集分成多组来进行局部模糊模型的建立和训练,大大提高了组合模糊逻辑模型的训练效率.各局部模糊系统的预测输出通过主元递归分析法(PCR)连接,解决了模型之间的严重相关性问题,增强了模型的预测能力,提高了模型的鲁棒性.仿真结果表明,组合多个模糊逻辑模型能够达到比局部模型更好的建模效果,并能有效地改善模型的预测能力和泛化能力.
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