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本文提出一种基于约简机制的模糊建模方法,用来构造具备精确性和解释性的模糊模型.首先采用Simba算法进行输入变量选择,利用模糊聚类算法和最小二乘法辨识初始的模糊模型;然后利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简,提高模糊模型的解释性;最后采用约束Levenberg-Marquardt算法整体优化模糊模型,提高模糊模型的精确性.利用该方法对汽车耗油量典型问题进行仿真,结果验证了方法的有效性.