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基于模糊神经网络的公路隧道纵向通风控制研究
| 论文题名： | 基于模糊神经网络的公路隧道纵向通风控制研究 |
| 关键词： | 模糊神经网络控制;隶属函数;控制规则;模糊组合;隧道通风 |
| 摘要： | 该文从工程的角度,针对公路隧道通风模糊控制系统,提出并验证了一条控制规则后件部的最佳取值不会影响另一条规则后件部的最佳取值,即所谓最优规则排序无关,在此基础上逐条修改控制规则,获得了较优的规则库,与常规试凑法相比,大大节省了调整时间,同时利用等价结构的模糊神经网络模型,根据梯度下降法,对模糊变量各语言值隶属函数参数进行调整,使其与规则库更好匹配,以获得更好的模糊组合,反复调整隶属函数和修改控制规则,直至营运通风的电能消耗基本上随模糊组合的更新趋于稳定,可以获得任意给定交通流模型下的最佳模糊组合,从而实现了最优控制.然后改变交通流模型,减少基准排放量等参数,在获得的新模糊组合下进行仿真,结果表明污染物浓度在控制目标附近波动,并且尽可能接近它,控制效果很好.该文提出基于模糊神经网络模型的隧道通风控制方法. |
| 作者： | 李德英 |
| 专业： | 供热、供燃气、通风与空调工程 |
| 导师： | 雷波 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2002 |
| 正文语种： | 中文 |
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