基于模糊神经网络的RTT智能预测算法
神经网络预测方法
神经网络预测方法第一篇：神经网络预测方法(4)神经网络的预测方法神经网络(Neural Network)是由许多并行的、高度相关的计算处理单元组成，这些单元类似生物神经系统的神经元。
虽然单个的神经元的结构十分简单，但是，由大量神经元相互连接所构成的神经元系统所实现的行为是十分丰富的。
与其它方法相比，神经网络具有并行计算和白适应的学习能力㈤。
神经网络系统是一个非线性动力学系统计算系统。
神经网络模型有许多种类，经常使用的有BP网络、RBF网络、Hopfield网络、Kohonen网络、BAM网络等等，近年又出现了神经网络与模糊方法、遗传算法相结合的趋势。
浚方法已在交通流预测中得到了应用。
在交通流预测中应用最早使用最多的是反传BP 网络。
应用神经网络进行交通流预测的步骤如下：第一步，根据实际情况，选择适当的网络结构作为预测工具，根据已确定的预测因子和被预测量，决定网络的输入和输出，进而决定网络的结构(网络各层次的节点数)第二步，准备样本数据和样本的规范化处理，样本分为训练样本和检验样本；第三步，利用训练样本是对网络进行训练和学习；第四步，利用检验样本对网络训练结构进行检验，验证网络的泛化能力；第五步，用训练好的网络，根据已知的数据进行实际预测。
与传统的预测方法相比，神经网络的预测方法的预测精度要好一些。
这主要是得益于神经网络自身的特点。
神经网络擅长描述具有较强非线性、难于用精确数学模型表达的复杂系统的特性，并且具有自适应能力。
由于神经网络算法是离线学习，在线预测，所以几乎没有延时，实时性很好。
此外，神经网络对预测因子的选择也较为灵活，任何认为与待预测交通流量有关的数据均可纳入输入向量中。
但是，神经网络也有一些弱点，主要表现在以下几个方面：三、由于使用大量的样本进行训练，所以神经网络的学习训练过程收敛较慢，容易产生“过度学习”的情况，陷入对样本值的机械记忆而降低了泛化能力。
因此，应用神经网络目前很难做到在线学习，只能将学习与预测分离成两个阶段(一个离线、一个在线)来完成。
灰色神经网络算法中的基于物联网关键技术预测模型应用研究
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模糊神经网络的研究及其应用
模糊神经网络的研究及其应用模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑和神经网络的先进技术，它在许多领域中都得到了广泛的应用。
在本文中，我们将介绍模糊神经网络的基本概念、特点、理论研究以及实际应用，最后对未来发展进行展望。
模糊神经网络是一种基于模糊逻辑理论的多层前馈网络，它通过模拟人脑神经元的连接方式来实现分类和识别等功能。
与传统的神经网络相比，模糊神经网络具有以下特点：模糊化输入：将输入数据转换为模糊量，使网络能够更好地处理不确定性和非线性问题。
采用模糊规则：模糊神经网络采用模糊规则进行计算，这些规则可以很好地描述现实世界中的模糊现象。
双重迭代：模糊神经网络需要进行模式识别和参数优化双重迭代过程，以实现网络性能的优化。
模糊神经网络在许多领域中都得到了广泛的应用，以下是其中的几个典型例子：图像处理：模糊神经网络可以应用于图像分类、图像增强、图像恢复等方面，提高图像处理的效果和速度。
语音识别：模糊神经网络可以应用于语音信号的特征提取和分类，提高语音识别的准确率和鲁棒性。
自然语言处理：模糊神经网络可以应用于文本分类、情感分析、机器翻译等方面，提高自然语言处理的效果和效率。
控制领域：模糊神经网络可以应用于系统建模、控制优化等方面，提高控制系统的稳定性和鲁棒性。
模糊神经网络的理论研究主要集中在以下几个方面：模糊逻辑的研究：模糊逻辑是模糊神经网络的基础，因此对模糊逻辑的研究是十分必要的。
主要研究内容包括模糊集合、模糊关系、模糊推理等方面的研究。
神经网络的研究：神经网络是模糊神经网络的核心，因此对神经网络的研究也是十分必要的。
主要研究内容包括神经元的数学模型、神经网络的训练算法、神经网络的稳定性等方面的研究。
模糊神经网络的建模和优化：模糊神经网络的建模和优化是提高其性能的关键。
主要研究内容包括网络结构的选取、参数的优化、训练算法的设计等方面的研究。
模糊神经网络在实际应用中已经取得了显著的成果，以下是其中的几个例子：电力系统的负荷预测：通过建立基于模糊神经网络的负荷预测模型，可以对电力系统的负荷进行准确预测，提高电力系统的稳定性和安全性。
基于T-S模糊神经网络的Hammerstein模型预测控制
基于T-S模糊神经网络的Hammerstein模型预测控制摘要模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）是一种在工业过程中产生的控制算法，经过几十年的发展，无论在理论研究还是在工业应用中，线性模型预测控制都已经发展成熟，然而实际生产过程中普遍存在的非线性，使得线性模型预测控制效果大打折扣，因此对非线性模型预测控制的研究十分必要。
非线性预测控制主要包括基于机理模型的非线性模型预测控制，基于实验模型的非线性模型预测控制，基于智能模型的非线性模型预测控制和基于特殊模型的非线性模型预测控制等。
随着科学技术理论研究的不断深入，应用T-S模糊神经网络建模思想和模型预测控制相结合的控制方法，并结合Hammerstein模型结构，成为研究典型非线性系统的重要控制手段。
T-S模糊神经网络不仅具有局部逼近功能，而且具有神经网络和模糊逻辑两者的优点。
本文针对Hammerstein模型描述的非线性系统进行基于T-S模糊神经网络的预测控制研究。
首先应用最小二乘支持向量机（LSSVM）辨识非线性系统得到非线性系统的Hammerstein模型，利用T-S模糊神经网络辨识静态非线性部分的逆模型。
采用非线性控制分离策略，应用动态矩阵控制算法计算Hammerstein模型动态线性部分的中间变量，作为T-S模糊神经网络的输入，进而通过T-S模糊神经网络逆映射出控制量，以实现基于T-S模糊神经网络的Hammerstein模型预测控制。
最后将提出的控制方法应用到pH中和过程的控制中，仿真结果表明本文所提方法控制效果良好，具有良好的可行性和实施性。
关键词：模型预测控制，非线性，T-S模糊神经网络，Hammerstein 模型IPredictive Control of Hammerstein Model Based on T-S FuzzyNeural NetworkABSTRACTModel Predictive Control(MPC)as a kind of produced in industrial process control algorithm,after decades of development,both in theoretical research and in industrial applications,the linear model predictive control has been mature,but still widespread nonlinear in the process of actual production,makes the effect of the linear model predictive control,so we think the study of nonlinear model predictive control has the necessity very much.The nonlinear predictive control mainly includes mechanism model-based nonlinear model predictive control,experimental model-based nonlinear model predictive control,intelligent model-based nonlinear model predictive control and special model-based nonlinear model predictive control.With the deepening of scientific and technological research,the combination of T-S fuzzy neural network modeling and model predictive control,as well as the control method of Hammerstein model structure,has become an important control method to study typical nonlinear systems.The T-S fuzzy neural network not only has the function of local approximation, but also has the advantages of neural network and fuzzy logic.This paper mainly studies the predictive control based on T-S fuzzy neural network for Hammerstein model-based nonlinear systems.First,the least square support vector machine(LSSVM)is applied to identify the nonlinear system to obtain the Hammerstein model of the nonlinear system, and the inverse model of the static nonlinear part is identified by the T-S fuzzy neural network.The nonlinear control separation strategy is adopted, and the dynamic matrix control algorithm is used to calculate the intermediate variable of the dynamic linear part of Hammerstein model,IIwhich is taken as the input of t-s fuzzy neural network,and then the control quantity is mapped out by T-S fuzzy neural network,so as to realize the predictive control of Hammerstein model based on T-S fuzzy neural network. Finally,the control method proposed in this paper is applied to the control of pH neutralization process.The simulation results show that the control effect of the method proposed in this paper is good,with good feasibility and implementation.KEYWARDS:Model predictive control,Nonlinear,T-S fuzzy neural network,Hammerstein modelIII目录1绪论 (1)1.1引言 (1)1.2模型预测控制（MPC）的基本原理 (2)1.2.1模型预测 (3)1.2.2滚动优化 (3)1.2.3反馈校正 (4)1.3非线性模型预测控制的研究概述 (4)1.3.1非线性模型预测控制的简单描述 (4)1.3.2非线性模型预测控制算法 (6)1.4预测控制在工业中的应用 (9)1.5本文研究的内容及结构 (10)2基于T-S模型的模糊神经网络 (12)2.1模糊系统与神经网络的一般描述 (12)2.1.1模糊系统原理及特征 (12)2.1.2神经网络的原理及特征 (15)2.1.3模糊系统与神经网络的结合 (16)2.2模糊系统的T-S模型 (17)2.3模糊神经网络结构 (18)2.3.1前件网络设计 (18)2.3.2后件网络设计 (19)2.4T-S模糊神经网络的学习算法 (19)2.5本章小结 (20)3Hammerstein模型的辨识 (21)3.1Hammerstein模型及表示 (21)3.2基于LSSVM的Hammerstein模型辨识方法及建模 (23)3.2.1最小二乘支持向量机（LSSVM）的简介 (23)3.2.1.1支持向量机理论 (23)3.2.1.2支持向量机算法 (25)3.2.1.3最小二乘支持向量机理论 (28)IV3.2.2Hammerstein模型的辨识 (30)3.3Hammerstein模型静态非线性部分逆模型的T-S模糊神经网络建模 (31)3.4本章小结 (33)4基于T-S模糊神经网络的Hammerstein模型预测控制及其在pH中和过程中的应用 (34)4.1DMC算法 (34)4.2基于伪线性化的Hammerstein模型的DMC控制 (36)4.3pH中和过程的介绍 (37)4.4仿真研究 (39)4.5本章小结 (41)5总结和展望 (42)5.1总结 (42)5.2展望 (42)参考文献 (43)致谢 (48)攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 (49)攻读硕士学位期间参与的科研项目情况 (49)基于T-S模糊神经网络的Hammerstein模型预测控制1绪论1.1引言预测控制（Predictive Control）是一种基于模型的控制算法，它产生于实际工业背景并应用于实际生产过程。
模糊逻辑与神经网络算法在无人车路径规划中的应用
模糊逻辑与神经网络算法在无人车路径规划中的应用随着人工智能技术的不断发展，无人车在自动驾驶、路径规划等方面已经取得了许多突破。
在无人车路径规划方面，模糊逻辑和神经网络算法是目前比较常见的两种方法。
本文将对这两种方法在无人车路径规划中的应用进行探讨。
一、模糊逻辑模糊逻辑是一种基于模糊数学的逻辑推理方法。
它与传统的二值逻辑不同，它允许命题的真值在0到1之间连续变化。
这种方法可以对复杂的、不确定的信息进行处理，并根据处理结果进行决策。
在无人车路径规划中，模糊逻辑可以根据输入的信息进行数据处理，并根据处理结果进行路径规划。
例如，当无人车需要通过一个交叉口时，模糊逻辑可以根据交叉口的路况、车流量、天气等因素对交叉口进行评估，并计算出通过该交叉口的安全指数。
然后，模糊逻辑可以根据这一安全指数进行路径规划，选择一条最安全、最适合的路线。
二、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经网络结构的计算机算法。
它通过一系列的输入、处理和输出过程来模拟人脑神经元的工作原理。
在无人车路径规划中，神经网络算法可以根据已有的数据和经验进行路径规划。
例如，无人车在进行路径规划之前，可以先通过神经网络算法对道路、车辆、行人等进行分类和识别。
然后，根据已有的分类和识别结果，神经网络算法可以预测未来可能出现的交通情况，并提前规划路径，避免交通拥堵、交通事故等危险。
三、模糊逻辑与神经网络算法的结合模糊逻辑和神经网络算法在无人车路径规划中应用都有其优点和局限性。
模糊逻辑可以处理不确定信息，并根据处理结果进行路径规划，但是其精度和准确性相对较低；神经网络算法可以根据已有的数据和经验进行路径规划，但是其灵活性和适应性较差。
因此，将模糊逻辑和神经网络算法进行结合，可以克服各自的局限性，得到更为准确、适应性更强的路径规划结果。
结合模糊逻辑和神经网络算法进行路径规划时，可以先通过神经网络算法进行数据分类和识别，然后对分类和识别结果进行模糊逻辑推理，根据推理结果进行路径规划。
模糊神经网络应用流程和操作
模糊神经网络应用流程和操作模糊神经网络是一种前馈神经网络，它可以将非精确信息以数学方法更好地处理。
在本文中，我们将介绍模糊神经网络的应用流程和操作，以便帮助读者更好地理解这种神经网络。
一、模糊神经网络的基本概念和特点模糊神经网络是一种基于模糊集合理论的神经网络，它与其他神经网络相比，有以下几个独特的特点：1.具有模糊性：传统的神经网络只能处理精确的数据，而模糊神经网络可以处理不确定、模糊或误差较大的数据。
2. 具有贡献性：通过模糊神经网络的学习和训练，它可以为每个输入变量分配权重，以确定每个变量的贡献度。
3. 可以建立映射关系：模糊神经网络可以将输入变量映射到输出变量，形成一种非线性的映射关系。
二、模糊神经网络的应用流程模糊神经网络的应用流程包括以下几个步骤：1. 确定输入变量和输出变量：首先，需要确定待处理数据的输入变量和输出变量，同时确定它们的值域。
2. 设计模糊集合：建立输入变量和输出变量的模糊集合，用于描述变量之间的映射关系。
3. 确定规则：利用专家知识或数据分析技术，确定变量之间的模糊规则，以便建立输入变量和输出变量之间的对应关系。
4. 建立神经网络：将模糊集合和规则输入到模糊神经网络中进行计算，以建立输入变量和输出变量的映射关系。
5. 网络训练：通过迭代反馈的方式，对模糊神经网络进行训练和优化，以提高网络的性能和准确度。
6. 模型验证：验证模糊神经网络的模型准确度和稳定性，以确定其在实际应用中的可靠性。
三、模糊神经网络的操作模糊神经网络的操作包括以下几个方面：1. 数据预处理：对输入数据进行标准化、归一化和特征提取等操作，以便更好地适应模糊神经网络的处理方式。
2. 模型选择：根据不同的应用场景和数据类型，选择适合的模型结构和参数配置，以便更好地满足实际需求。
3. 网络训练：通过反向传播算法等训练方法，对模糊神经网络进行训练和优化，以提高其性能和准确度。
4. 模型评估：对训练好的模型进行测试和验证，评估其准确度、稳定性和可靠性等方面的性能指标。
基于T-S模糊神经网络的模型在台风灾情预测中的应用——以海南为例
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基于 Ｔ — Ｓ模 糊 神 经 网络 的模 型 在 台风 灾 情 预 测 中 的 应 用
关 键 词 ：台 风灾 害 ；预测 模 型 ；Ｔ — Ｓ模 糊 神 经 网络 ；海 南 中 图 分 类 号 ：Ｘ ４ ３ ；Ｐ ４ ４ ４ 文献 标 志码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ０— ８ １ １ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ２—０ ０ ８ ６— ０ ４
台风是 我 国 自然 灾 害 中影 响最 为 严 重 的灾 害 之一 ，具 有发 生 频 次 高 、影 响 范 围广 、突发 性 强 、 成灾 强度 大 等 特 征 。近 年 来 ，随 着 社 会 经 济 的发 展 ， 自然 灾 害 风 险 分 析 及 评 估 方 法 的 研 究 日益 受 到 重视 ，针 对 台风 灾 害 损 失 评 估 也 做 了一 些 研 究 和探 索 ，相关 的模 型 及 应 用 也 日益 成 熟 。梁 必 骐 等¨ 采用 模 糊 数 学 方 法 提 出 了灾 害评 估 模 型 ，计 算 出历 次 登 陆 热 带 气 旋 的 综 合 灾 害 指 数 。 樊 琦 等 采用 模 糊 数 学 方 法 提 出 了 灾 害 评 估 模 型 。孙 伟 等 运 用 可 拓 理 论 建 立 海 南 岛 台风 灾 害评 估 可
拓模 型 。钱 燕 珍 等 采 用 数 理 统 计 方 法 进 行 定 量 的计 算 ，建 立 灾 情 指 数 序 列 并 划 分 了 灾 情 等 级 。 陈惠芬 等 通 过 多 元 线 性 回归 建 立 了灾 害 指 数 计 算 方程 。 张忠 伟 等 利 用 Ｇ Ｉ Ｓ技 术 绘 制 海 南 岛 台 风 灾害 致灾 因子 危 险性 区 划 图 ，并进 行 等 级 划分 。
(完整word版)模糊神经网络的预测算法在嘉陵江水质评测中的应用
模糊神经网络的预测算法——水质评价一、案例背景1、模糊数学简介模糊数学是用来描述、研究和处理事物所具有的模糊特征的数学，“模糊”是指他的研究对象，而“数学”是指他的研究方法。
模糊数学中最基本的概念是隶属度和模糊隶属度函数.其中，隶属度是指元素μ属于模糊子集f的隶属程度，用μf（u）表示，他是一个在［0，1]之间的数。
μf(u）越接近于0，表示μ属于模糊子集f的程度越小；越接近于1,表示μ属于f的程度越大.模糊隶属度函数是用于定量计算元素隶属度的函数，模糊隶属度函数一般包括三角函数、梯形函数和正态函数。
2、T—S模糊模型T—S模糊系统是一种自适应能力很强的模糊系统，该模型不仅能自动更新，还能不断修正模糊子集的隶属函数。
T-S模糊系统用如下的“if—then”规则形式来定义，在规则为R i的情况下，模糊推理如下：R i：If x i isA1i，x2isA2i,…x k isA k i then y i =p0i+p1i x+…+p k i x k其中，A i j为模糊系统的模糊集;P i j(j=1，2，…，k)为模糊参数；y i为根据模糊规则得到的输出，输出部分（即if部分）是模糊的,输出部分（即then部分）是确定的，该模糊推理表示输出为输入的线性组合.假设对于输入量x=［x1，x2,…,x k]，首先根据模糊规则计算各输入变量Xj的隶属度.μA i j=exp（—（x j-c i j）/b i j）j=1,2,…，k；i=1,2，…,n式中，C i j，b i j分别为隶属度函数的中心和宽度；k为输入参数数;n为模糊子集数。
将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子。
ωi=μA1j（x1）＊μA2j（x2)＊…*μA k j i=1,2，…,n根据模糊计算结果计算模糊型的输出值y i。
Y I=∑n i=1ωi(P i0+P i1x1+…+P i k xk）/ ∑n i=1ωi3、T-S模糊神经网络模型T—S模糊神经网络分为输入层、模糊化层、模糊规则计划层和输出层四层。
基于RTT的智能预测方法研究
N 个输入 X1,X2,…,XN X2,X3,…,XN+1 … XK,XK+1,…,XN+K-1
[6]
2 RTT 的测试及数据的预处理
文献[4]在某信息网上对 RTT 进行了测试实验, 笔者也对 RTT 进行测试。 RTT 的测试实验是在业务低峰期的校园网上进 行的。源节点位于天津工程师范学院, 反馈节点位于 天津工业大学。选择该网络作为测试平台, 主要考虑 到该网存在明显的业务低峰期 , 所测得的 RTT 受 Internet 上其他业务的影响较小, 便于分析。 具体实验 中的源、目节点为同一主机（这样可以消隐不同主机 的时钟异步问题）, 间隔 100 ms 连续发送 200 个 10 bytes 大小且包号唯一的 TCP 数据包。 令 sn,rn 分别为第 n 个数据包的发送和接收时间, 若包 n 未丢失, 则包 n 的来回时间为 Tn = rn-sn , 否则 Tn =-100。测得的 RTT 如图 1 和图 2 所示。
信号的采样周期 , 将原来的较密的采样点合并为一 个稀疏的伪采样序列 , 这个新的序列就是原来序列 中指定区段内采样值的平均。
3 预测模型的建立
利用 BP 神经网络 对预处理后的数据进行学习 训练。 样本设计 测试的 RTT 数据是按时间顺序排列的数字序列, 它们之间具有某种统计意义上的关系 , 这种关系很 难用确定的函数或方程组来描述。 基于神经网络对 RTT 进行预测, 通常是根据已 有的样本数据对网络进行训练。如果希望用过去的 N(N≥1)个数据预测未来的 M(M≥1)个数据, 即进行 M 步预测, 取 N 个相邻的样本为滑动窗, 并将它们映 射为 M 个值, 这 M 个值代表在该窗之后的 M 个时刻 上的样本的预测值, 如表 1 所示。
灰色神经网络预测流程
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神经网络算法优化与预测准确度比较
神经网络算法优化与预测准确度比较神经网络算法是一种模拟人类神经网络的数学模型，它通过输入和输出的相关性学习，可以自动调整自身的权重和偏差，从而实现复杂的模式识别和预测任务。
然而，在实际应用中，神经网络算法的准确度往往受到多个因素的影响，如网络结构、参数设置、训练数据数量和质量等。
为了提高神经网络算法的准确度，研究者提出了一系列优化方法，下面将对几种常用的优化方法进行比较和分析。
1. 梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法是一种通过逐步迭代优化网络参数的方法，它通过计算损失函数对参数的导数，沿着导数下降的方向调整参数值，从而实现最小化损失的目标。
梯度下降法简单易实现，但容易陷入局部最优解，并且收敛速度较慢。
2. 改进的梯度下降法为了克服梯度下降法的局限性，研究者提出了一系列改进的梯度下降法。
例如，随机梯度下降法（SGD）通过随机选择部分训练样本进行参数更新，加快了收敛速度。
批量梯度下降法（BGD）通过计算所有训练样本的平均梯度进行参数更新，提高了算法的稳定性。
动量梯度下降法通过加入动量项，提高了算法的收敛速度和稳定性。
自适应学习率方法（如Adagrad、RMSprop和Adam）通过自适应地调整学习率，进一步提高了算法的准确度和收敛速度。
3. 正则化方法神经网络算法容易出现过拟合问题，即在训练数据上表现良好但在测试数据上表现较差。
为了解决过拟合问题，研究者提出了一系列正则化方法。
常见的正则化方法包括L1正则化、L2正则化和Dropout。
L1正则化通过在损失函数中添加参数的绝对值作为惩罚项，促使部分参数为零，起到特征选择的作用。
L2正则化通过在损失函数中添加参数的平方和作为惩罚项，限制参数的大小，降低模型复杂度。
Dropout通过随机丢弃一部分神经元的输出，强制网络去学习冗余特征，提高了网络的泛化能力。
4. 网络结构优化神经网络的结构对算法的准确度和性能有着重要影响。
研究者通过尝试不同的激活函数、隐藏层节点数、层数和连接方式等来优化网络结构。
模糊算法与神经网络的结合技术与应用
模糊算法与神经网络的结合技术与应用在现代人工智能技术中，模糊算法与神经网络被广泛应用并取得了很大的进展。
两者各自有着自己的优势和不足，但结合使用可以弥补彼此的缺陷，提高整体性能。
本文将介绍模糊算法与神经网络的结合技术，以及在实际应用中的一些案例。
一、模糊算法与神经网络的结合1.1 模糊神经网络模糊神经网络就是将模糊逻辑与神经网络相结合，由此产生的一种新型的神经网络。
它采用了模糊推理的方法，使得网络对于不确定的、模糊的信息也能进行有效的处理，提高了网络的健壮性和泛化能力。
1.2 模糊控制神经网络模糊控制神经网络是把模糊控制和神经网络相结合的一种方法。
它是一种基于经验的控制方法，能够自适应改善模糊系统的性能，实现控制目标。
它充分利用了模糊逻辑思想，能够处理输入具有模糊性质的问题，在非线性、不确定和时变等复杂情况下具有更好的控制效果。
1.3 模糊神经网络算法在模糊神经网络中，有许多不同的算法被提出和应用。
如ANFIS（自适应神经模糊推理系统）、WFNN（波形神经网络）和FILP（模糊逻辑程序设计）等。
这些算法各有特点，可以根据不同的实际需求和应用场景进行选择。
1.4 神经网络模糊化神经网络模糊化是指将神经网络中的输入和输出模糊化，从而实现对于不确定性信息的处理。
通过将模糊集合和模糊逻辑引入神经网络中，可以增强网络的适应性和鲁棒性，提高网络的泛化性能。
二、模糊算法与神经网络的应用案例2.1 工业控制在工业自动化控制中，模糊算法和神经网络通常被用来处理过程中的不确定性和非线性问题。
例如在温度控制、液位控制和车间调度等方面，它们能够提供更加精确和稳定的控制效果。
2.2 金融风险管理在金融风险管理方面，模糊算法和神经网络能够帮助银行和金融机构对金融市场和客户的信息进行分析和预测，建立风险模型和评估风险，以提高金融机构的风险管理能力。
2.3 图像和语音识别在图像和语音识别领域，模糊算法和神经网络能够处理复杂的、模糊的信息，提高识别精度。
一种分层网络RTT的预测方法[发明专利]
![一种分层网络RTT的预测方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/41ed0fe379563c1ec4da7145.png)
专利名称：一种分层网络RTT的预测方法专利类型：发明专利
发明人：王智,胡文,孙立峰
申请号：CN201510293578.5
申请日：20150601
公开号：CN104852831A
公开日：
20150819
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种分层网络RTT的预测方法，其中根据实际网络日志，利用信息熵理论捕捉影响网络RTT的因素；确定衡量网络RTT波动情况指标；对于近距离的主机对，通过主动的进行测量操作构建区域范围内的网络属性数据库，记录每一条的延时，选择最相近的网络路径来重组网络中每一跳的延时；对于远距离的主机对，可通过分析网络延时与物理距离的关系，来动态训练一个机器学习模型，从而估算网络延时。
该方法可实现在无需事先和网络上主机联系的情况下高效估算网络往返时延。
申请人：清华大学深圳研究生院
地址：518055 广东省深圳市南山区西丽大学城清华校区
国籍：CN
代理机构：深圳新创友知识产权代理有限公司
代理人：王震宇
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RTT 算法 动力学
RTT 算法动力学RTT作为网络拥塞控制的重要参数，能对网络所发生的拥塞作出较早的反映。
文献［1］根据求得的RTT估计值，提出一种RTT驱动的拥塞控制算法，此算法在实时性和网络状态的震荡抑制等方面，比基于丢包率的拥塞控制算法有明显改善。
选取公式（1）来估计RTT的值：RTTn+1=RTTn+gE （E=RTTm-RTTn）（1）其中RTTm为当前所测得的RTT值；RTTn为上一探测包的平均RTT 估值，g∈（0，1］。
不同网络或同一网络的不同时段对g的选取有很大影响。
文献［2］针对可靠组播传输，提出了一种基于主动式网络的往返行程时间估算策略，可靠组播协议借助这一策略可以有效地减少网络中不必要的控制信息，根据网络环境可以及时准确地确定进入网络的数据包速率，从而提高整个组播组的吞吐量。
RTT预测研究目前是一个热点问题，对RTT进行精确预测很有意义。
文献［3］采用基于波形平滑指数和波形突变指数的滑动窗口加权平均RTT估计算法，对RTT值进行平滑估计。
利用神经网络对RTT进行了预测，达到了较好的效果。
但这仅限于网络比较空闲的状态下。
利用算术平均滤波和BP网络相结合的办法，对RTT进行预测，在网络较拥塞的情况下，预测结果不太理想。
这是由于RTT误差值随着网络负荷加重时也会增加，因为队列延时和延时的抖动都会随着网络拥塞程度加重而明显增加。
另外，在网络拥塞时会导致数据包或ACK包丢失，这些都会导致估计RTT的难度增加并且估计出的RTT值也不准确，出现一些波动，导致网络有时出现训练失控状态。
所以本文采用了低通滤波和MBP网络相结合的预测策略。
本文主要分析了RTT的特性，发现其有很强的高频噪声，采用低通滤波和MBP网络相结合的RTT预测策略。
实验表明，即使在网络状况较忙的情况下，也能获得很好的预测结果。
基于深度神经网络的轨迹预测算法综述
基于深度神经网络的轨迹预测算法综述
彭子沣;葛万成
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2022(46)2
【摘要】人类驾驶者会持续观察、分析周边车辆和行人的行为,实时地规划安全的行车轨迹。
自动驾驶汽车也应当与人类一样具备感知和预测交通参与者行为的能力,以提前判断其未来的运动轨迹。
轨迹预测模块的预测准确度至关重要,因为其接受感知系统提供的输入信息,并作为路径规划等决策任务的上游输入,使其成为自动驾驶技术中承上启下的重要中间环节。
随着近年来数据科学和传感器领域的长足发展,大量关注行人、车辆等多样化交通参与者的大型数据集得以建立,使得轨迹预测问题的解决方案从传统的动力学模型过渡到深度学习模型成为可能。
基于此,介绍行人、车辆轨迹预测算法的发展历程和重要论文的解决方案,并总结该领域形成共识的几种思路,展望最新的研究趋势。
【总页数】8页(P21-28)
【作者】彭子沣;葛万成
【作者单位】同济大学中德学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.5
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基于进化式模糊神经网络的时间序列预测系统
基于进化式模糊神经网络的时间序列预测系统
周咏梅;阳爱民
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2004(014)006
【摘要】文章介绍了一种基于进化式模糊神经网络时间预测系统,它是一种快速自适应的局部学习模型;进化式模糊神经网络是一个特殊类型的神经网络,它能通过进化其结构和参数来容纳新的数据.文章重点介绍了网络结构、学习方法及创建、修剪、聚合规则节点的算法;实验结果表明:模糊隶属函数的个数,规则的修剪和聚合等训练参数,与网络的行为和预测结果有很重要的关系.
【总页数】4页(P36-39)
【作者】周咏梅;阳爱民
【作者单位】株洲工学院,计算机系,湖南,株洲,412008;株洲工学院,计算机系,湖南,株洲,412008
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
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基于模糊神经网络的RTT智能预测算法
摘要：在网络拥塞控制的重要参数中，RTT（Round trip time）尤为突出，因为它能对网络所发生的拥塞作出较早的反映。
所以对RTT的精确预测程度，无论是对网络拥塞控制还是流量、带宽估计都很有意义。
分析了RTT的特性，发现其有很强的高频噪声，因而采用低通滤波和MBP网络相结合的RTT预测策略。
实验表明，即使在网络状况较忙的情况下，也能获得很好的预测结果。
关键词：网络拥塞控制；往返延时；模糊神经网络；智能预测0引言
RTT作为网络拥塞控制的重要参数，能对网络所发生的拥塞作出较早的反映。
文献[1]根据求得的RTT估计值，提出一种RTT驱动的拥塞控制算法，此算法在实时性和网络状态的震荡抑制等方面，比基于丢包率的拥塞控制算法有明显改善。
选取公式（1）来估计RTT的值：
RTTn+1=RTTn+gE （E=RTTm-RTTn）（1）
其中RTTm为当前所测得的RTT值；RTTn为上一探测包的平均RTT估值，g∈（0，1]。
不同网络或同一网络的不同时段对g的选取有很大影响。
文献[2]针对可靠组播传输，提出了一种基于主动式网络的往返行程时间估算策略，可靠组播协议借助这一策略可以有效地减少网络中不必要的控制信息，根据网络环境可以及时准确地确定进入网络的数据包速率，从而提高整个组播组的吞吐量。
RTT预测研究
目前是一个热点问题，对RTT进行精确预测很有意义。
文献[3]采用基于波形平滑指数和波形突变指数的滑动窗口加权平均RTT估计算法，对RTT值进行平滑估计。
利用神经网络对RTT进行了预测，达到了较好的效果。
但这仅限于网络比较空闲的状态下。
利用算术平均滤波和BP网络相结合的办法，对RTT进行预测，在网络较拥塞的情况下，预测结果不太理想。
这是由于RTT误差值随着网络负荷加重时也会增加，因为队列延时和延时的抖动都会随着网络拥塞程度加重而明显增加。
另外，在网络拥塞时会导致数据包或ACK包丢失，这些都会导致估计RTT的难度增加并且估计出的RTT值也不准确，出现一些波动，导致网络有时出现训练失控状态。
所以本文采用了低通滤波和MBP网络相结合的预测策略。
本文主要分析了RTT的特性，发现其有很强的高频噪声，采用低通滤波和MBP网络相结合的RTT 预测策略。
实验表明，即使在网络状况较忙的情况下，也能获得很好的预测结果。
1网络往返延时特性
网络环境和网络设备的性能对数据吞吐量影响很大，致使网络上的数据具有较强的随机性，常常表现为短期的高频噪声。
由于网络中两个节点之间的通信数据流可以有很多的路径到达，如果每个数据包所流经的路径不同，RTT就可能不同；另一方面，即使每个数据包是经由相同的路径到达目的节点，但是由于这个路径中的网络设备是网络共享的，在不同的数据包通过时网络设备所承担的数据传送任务也不会相同，这就导致RTT也可能不相同，相关研究结果的准确性
会受到这种短期噪声导致的随机性影响。
网络状况和网络设备性能在较长期内的参数是相对稳定的。
由于网络数据是在随机和稳定这两种因素的共同制约下产生的，所以滤波对于研究网络数据是必不可少的，因为此时我们主要关注的是网络节点的群体行为给予网络数据的规律性。
2RTT数据预处理
低通滑动滤波算法的思想为：取a为（0，1）之间的数据，则：本次滤波结果=（1-a）×本次采样值+a×上次滤波结果。
它的优点在于对周期性的干扰具有很好的抑制作用，适用于波动频率较高的场合。
选取a=0.05。
RTT的测试实验是在校园网上进行的。
源节点和反馈节点分别位于天津职业技术师范大学和天津工业大学。
在实验中，每隔100ms 就发送200个10bytes大小的TCP数据包，然后记录发送时间和接收返回结果的时间，并计算它们的差值，差值就是RTT。
3基于MBP网络的RTT预测算法
图1所示，RTT在网络比较忙的时候，有极强的波动性，用BP 网络作为RTT智能预测器，采用低通滤波和BP网络相结合的算法，预测曲线有太多毛刺，在RTT值突变更大的情况下，极容易出现失控现象。
由于BP网络是一种全反传式的前向网络，所以BP网络学习算法的收敛速度很慢，即只要存在误差反传信号，网络所有层的权值将会统一修正，这样就会拖延学习时间。
如果在修正神经网络的误差反传权值时增加一个协调器，该协调器把全反传式网络变成了局部
反传式网络，则可大大提高网络学习速率。
对网络的灵敏度的分析决定了协调器的协调方法，这里我们选用滑动滤波算法和降低网络灵敏度的MBP算法相结合的策略，设计新的智能RTT预测器。
定理：在网络输入扰动、网络参数变化或被辨识系统参数变化时，根据系统在被辨识过程中的误差，动态地控制神经网络各层权值，特别是最末一级隐层到输出层的权值矩阵（即输出层的权值矩阵）修正，可以使网络输出的均方差快速减小，从而使网络灵敏度降低。
所以当网络参数变化时，降低网络灵敏度的方法是动态地控制网络各层，特别是输出层的权值修正。
（1）在BP学习算法的基础上，增加一个协调器放在网络的误差反向传播信号线上，用于控制各层权值的修正。
（2）协调器控制网络输出层的权值阵随着网络的综合误差增大而增大。
（3）当训练误差为10%≤|e|<20%时，协调器控制网络输出层的权值矩阵减小，同时停止其他层权值的修正，使网络灵敏度降低。
（4）当训练误差|e|<10%时，协调器只允许修正靠近网络输入层的第一或第二级隐层权值，同时停止修正网络输出层的权值阵和其他级隐层权值，网络灵敏度再降低，使得输出误差达到允许值。
通过这种BP网络改进算法，动态地将全局反向传播式网络变成局部反传式网络，可以使网络学习速率大大提高，降低了网络的灵敏度。
4预测模型
由于测试的RTT数据序列是按时间顺序排列的，它们之间这种统计意义上的关系不好用确定的函数或方程组来描述。
在用神经网络对RTT进行预测时，通常的做法是在已掌握的样本数据之上对网络进行训练。
假如希望用过去掌握的N（N≥1）个数据去预测未来的M（M≥1）个数据，也就是进行M步预测，取N 个相邻的样本为滑动窗，并将它们映射为M个值。
如表1所示，该表把训练数据分成K段长度为（N+M）而且有一定重叠的数据段，每一段的前N个数据作为网络的输入，后M个数据作为网络的输出。
5实验结果
在本次实验中，选择的网络训练样本是前140个RTT数据，其中每5个数据一组，作为神经网络的输入向量，第6个数据作为目标向量，即取N=5，M=1，这样可以得到135组训练样本。
网络的测试样本用136～200之间的数据。
6结语
本文采用低通滤波和MBP网络结合的算法对RTT进行预测，得到了不错的结果。
即使在网络比较忙的情况下，也可以使预测结果达到比较满意的程度。
由于程序运行开始，RTT存在一个低通滤波的过程，会有一些短期的振荡，但这并不影响算法的有效性。
参考文献：
[1]洪奕光，程代展. 非线性系统的分析与控制[M].北京：科学出版社，2005.
[2]孙轶民，郭雷.关于平面仿射非线性系统的全局渐近能控性[J].
中国科学：E辑，2005，35（8）：830839.
[3]张莉，张兴会.基于RTT的智能预测方法研究[J].天津工程师范学院学报，2005，17（1）：3435.。