论文研究-自适应神经模糊推理系统及其仿真应用 .pdf
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自适应神经模糊推理系统及其仿真应用
刘雨刚，耿立明，杨威
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛（125105）
摘 要：本文介绍了自适应神经模糊推理系统的结构，以及如何用MATLAB模糊工具箱提
供的ANFIS应用工具仿真，完成训练模糊神经网络。
关键词：自适应神经模糊推理系统，MATLAB，模糊神经网络
0 引言
由Jyh-Shing R.Jang提出的自适应神经模糊推理系统
[1]
，是一种基于Takagi－Sugeno模型
的模糊推理系统（简称ANFIS）。研究表明，当输入模糊集采用非梯形/非三角形的隶属函数
时，Sugeno型模糊系统需要的模糊规则及输入的模糊集的个数较少。
1 基于 Takagi－Sugeno 模型的自适应神经模糊推理系统
所考虑的模糊推理系统有两输入 和 ，单输出 f。
1
x
2
x
对于零阶 T-S 模糊模型，模糊规则的第 i 条规则有如下形式：
⑴ 后件为恒值：Ri:
),...,2,1( ,
2211
21
nifyThenAxAxIf
iii
=
=
是和是
⑵ 后件为一阶线性方程：Ri:
0,1,2)(j ),(
,...,2,1 ),( ,
2211021
212211
21
是常数
是和是
=++=
==
ijiiii
iii
axaxaaxxf
nixxfyThenAxAxIf
式中，Ri 表示第 i 条规则，Ai 表示模糊子集，即{NL，NM，NS，ZO，PS，PM，PL}={“负
大”，“负中”，“负小”，“零”，“正小”，“正中”，“正大”}。
在T-S模型中，每条规则的结论部分是个线性方程，表示系统局部的线性输入/输出关系，
而系统的总输入是所有线性子系统输出的加权平均，可以表示全局的非线性输入输出关系，
所以，T-S模型是一种对非线性系统局部线性化的描述方法，它具有非常重要的研究意义和
广泛的应用范围
[2]
。
典型的单交叉路口东、南、西、北四个方向，每个方向均有右行、直行和左行三股车流。
依据各个车道的车流信息，以路口流通能力最大或排队候车的时间最短为目标，通过设计自
适应神经模糊推理系统，对交叉路口交通信号进行控制，实时确定各个相位的配时，具体地
说每一相交通信号的配时e
i
（i=1,2,3,4）由该相位的主队列w1、后继相的主队列w2 两者确定，
当前相的主队列起决定作用，后继相的主队列起调节作用。所谓主队列是一个相位两个方向
中车辆等待数较大的等待队列。
2 ANFIS 的结构
根据给出的模糊系统模型，输入为w1和w2，模糊标记取｛负大，负中，负小，零，正
小，正中，正大｝，由此可构造出一个具有模糊功能的神经网络，如图1所示的ANFIS结构
-1-
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