模糊小波神经网络(MATLAB 2018)
模糊系统是一种基于知识或规则的控制系统,从属于智能控制,通过简化系统的复杂性,利用控制法来描述系统变量之间的关系,采用语言式的模糊变量来描述系统,不必对被控对象建立完整的数学模型。相比较传统控制策略,适合对非线性、时变和模型不完全系统进行控制,有着较好的鲁棒性、适应性和不错的容错性。
神经网络可以自适应调整结构参数以应对新的样本输入,使特定输入能够生成相应的期望输出,在模式识别和数据拟合方面表现不错。神经网络具有并行结构,对数据进行并行处理,可以解决控制系统中的大规模实时计算问题。神经网络是基于历史数据进行训练,训练完成的网络具有了归纳能力,可以实现在线的自适应调节。
一般情况下,神经网络不能直接处理结构化的知识,通过大量训练数据,借助自学习过程,使用并行分布结构来估计输入到输出的映射关系。在模糊控制中,隶属度函数及控制规则的固定不适合被控过程的变化,在一定程度上影响了控制效果。在这种情况下,将模糊控制和神经网络结合起来,为模糊系统建立行之有效的决策规则,利用神经网络的自学习和自适应能力,实现模糊控制规则的在线修改和隶属度函数的自动更新,使得模糊控制具有自学习和自适应能力。
鉴于此,采用模糊小波神经网络进行预测研究,运行环境为MATLAB 2018。

function w = wavelet( x, a, b )
%WAVELET 函数
%a不能为0
z = (x - b) / a;
z = z^2; % 此行和下一行使用z来表示z^2
完整代码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWWmpdq
w = (1 - z) * exp(-z/2) / sqrt( abs(a) ); % 使用z来表示z^2


工学博士,担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》《控制与决策》等期刊审稿专家,擅长领域:现代信号处理,机器学习,深度学习,数字孪生,时间序列分析,设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
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