数据与知识驱动的SIRM模糊推理系统在热舒适性预测中的高效应用

"SIRMs模糊推理系统的数据和知识驱动设计及其在热舒适性预测中的应用" 本文主要探讨了单输入规则模块连接模糊推理系统（SIRM-FIS）的数据和知识驱动设计方法，该方法能够显著减少模糊规则的数量。SIRM-FIS在具有单调输入输出映射关系的建模、识别或预测问题中具有广泛应用。研究首先介绍了如何将单调性的先验知识编码到SIRM-FIS中。接着，通过结合相关性分析和约束最小二乘算法，提出了一种数据驱动的参数学习策略，用于优化SIRM-FIS。最后，将该方法应用于热舒适性预测，通过模拟和比较，证明了所提方法在热舒适性预测中的高效性和优于其他现有方法的表现。 模糊逻辑系统，自模糊集的概念被提出以来，由于其在利用人类或专家知识以及处理各种不确定性方面的强大能力，已经在多个研究领域受到了广泛关注。模糊推理系统是模糊逻辑的一个关键组成部分，它允许以类似人类思维的方式处理不精确或模糊的信息。SIRM-FIS是一种特殊的模糊推理结构，由一系列单一输入规则模块组成，每个模块负责处理输入空间的一个特定部分，从而简化了规则库，并提高了推理效率。 单调性是许多实际问题中常见的属性，例如在环境舒适性预测中，温度上升通常会导致热舒适度下降，这是一种单调关系。将这种知识融入到SIRM-FIS的设计中，可以提高模型的准确性和解释性。通过相关性分析，可以确定输入变量之间的关系，而约束最小二乘算法则用来估计模型参数，以确保模型的性能最佳。 在热舒适性预测应用中，通常需要考虑多个因素，如室内温度、湿度、风速等，这些因素与人体感觉的舒适度之间存在复杂的相互作用。传统的模糊系统可能需要大量的模糊规则来描述这些关系，而数据和知识驱动的SIRM-FIS则能以更少的规则实现相同甚至更好的预测效果。 模拟和比较实验表明，采用提出的SIRM-FIS优化策略，不仅减少了规则数量，还提高了预测精度。与其他现有的预测方法相比，该方法能够更快地收敛，预测误差更小，表明这种方法对于处理热舒适性预测这类问题特别有效。 这项研究提供了一个创新的方法，将数据驱动和知识驱动相结合，优化了模糊推理系统的设计，这对于解决涉及单调关系的预测问题具有重要的理论和实践意义。未来的研究可能进一步探索这种方法在其他领域的应用，如能源管理、智能建筑控制等，以提高决策的精确性和效率。