ANFIS微波加热过程分段温度预测模型

作者：王伟; 周新志

来源：智能系统学报, 2015, (01): 61-69.

• 微波加热过程
• 分段温度预测
• K均值聚类
• ANFIS
• BP神经网络
• 减法聚类 microwave heating process
• sectioned temperature prediction
• K-means clustering
• adaptive Neuro Fuzzy inference system
• BP nerve network
• subtraction clustering

在微波加热过程中加热介质在不同温度阶段有不同的内部特性,传统的温度预测方法难于同时对加热介质低温段与高温段温度取得满意的预测结果。为此提出了一种基于ANFIS的分段温度预测模型,该方法建立基于K均值聚类法的温度划分机制,并采用不同结构的ANFIS预测加热介质不同温度阶段的温度。低温阶段构建常规ANFIS预测温度,高温阶段利用减法聚类能从数据中确定模糊规则的特性构建ANFIS预测温度。仿真结果表明,与采用单一结构的ANFIS和BP(back propagation)神经网络的预测结果相比,ANFIS分段温度预测模型可同时在加热介质低温段与高温段取得较好的预测结果,模型效率可达到97.41%,显著...

• 出版日期2015-12-29
• 单位四川大学