2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、公路隧道通風(fēng)系統(tǒng)具有很強(qiáng)的非線形特征,傳統(tǒng)的線性控制理論難以獲得精確的數(shù)學(xué)模型,因此,模糊控制等現(xiàn)代控制方法成為公路隧道通風(fēng)控制的趨勢,但模糊控制存在隸屬函數(shù)、控制規(guī)則難以確定的問題。 本文將具有強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合到模糊控制系統(tǒng)中,研究了公路隧道通風(fēng)的模糊神經(jīng)控制方法。解決了模糊控制系統(tǒng)本身的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力差、模糊變量各語言值隸屬函數(shù),控制規(guī)則不能隨著環(huán)境參數(shù)(如交通量、基準(zhǔn)排放量等)的改變而自動調(diào)整和修改等問題。

2、 針對公路隧道通風(fēng)模糊控制系統(tǒng),參考了最優(yōu)規(guī)則排序無關(guān),在此基礎(chǔ)上修改控制規(guī)則,獲得了較優(yōu)的規(guī)則庫,與常規(guī)試湊法相比,大大節(jié)省了調(diào)整時(shí)間,同時(shí)利用等價(jià)結(jié)構(gòu)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,使其與規(guī)則庫更好的匹配,反復(fù)調(diào)整隸屬函數(shù)和修改控制規(guī)則,獲得最佳模糊組合。 并且建立了隧道小時(shí)交通量預(yù)測模型,可以獲得任意給定交通量預(yù)測模型下的最佳模糊組合,從而實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)控制。 提出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隧道通風(fēng)控制方法,能自動修改規(guī)則庫和調(diào)整隸

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