A class of neurofuzzy networks and a constructive, competition-based learning procedure is introduced. Given a set of training data, the learning procedure automatically adjusts the input space partion to cover the whole space and finds membership functions parameters for each input variable. The network processes data following fuzzy reasoning principles and, due to its structure, it is dual to a rule-based fuzzy inference system. The neurofuzzy model is used to forecast seasonal streamflow, a key step to plan and operate hydroelectric power plants and to price energy. A database of average monthly inflows of three Brazilian hydroelectric plants located at different river basins was used as source of training and test data. The performance of the neurofuzzy network is compared with period regression, a standard approach used by the electric power industry to forecast streamflows. Comparisons with multilayer perceptron, radial basis network and adaptive neural-fuzzy inference system are also included. The results show that the neurofuzzy network provides better one-stepahead streamflow forecasting, with forecasting errors significantly lower than the other approaches.
<span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><font face="Times New Roman" size="1"><font face="Times New Roman" size="1"><p align="left">Na definição de um controlador</p></font></font></span><font face="Times New Roman" size="1"><p align="left"> </p></font></span><p align="left"><em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">fuzzy </span></span></em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">que modele o conhecimento do especialista e promova o controle desejado de um determinado sistema, o projetista precisa selecionar, inicialmente, o tipo básico de controlador a ser projetado. Isto é, precisa definir se o controlador será do tipo proposto por Mamdani ou Sugeno. Na literatura são encontrados controladores semafóricos </span></span><em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">fuzzy </span></span></em><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;">dos dois tipos sem que, no entanto, referência seja feita às razões que levaram à adoção de um tipo em detrimento do outro. Visando cobrir essa lacuna, este trabalho analisa as principais características dos dois tipos de controladores, e compara as respostas e os efeitos dos mesmos no controle de diferentes volumes de tráfego em uma interseção isolada. Os resultados mostram que o controlador de Sugeno apresenta nítidas vantagens sobre o de Mamdani para a aplicação considerada.</span></span></p>
O processo de definição da velocidade limite em rodovias envolve uma série de fatores, não claramente definidos em termos de uma ordem de relevância que possibilite o especialista – responsável por tomar decisão – optar pela melhor escolha. Como o estabelecimento de um limite de velocidade se caracteriza pela subjetividade, sendo um processo regido pela incerteza e pela imprecisão, a lógica fuzzy mostra-se como alternativa para a solução deste problema. Assim, especialistas da área foram questionados quanto à influência de fatores pré-determinados na velocidade limite de rodovias e, em seguida, foi aplicado um método fuzzy multicritério, otimizado por meio de um algoritmo genético, para que as variáveis fossem hierarquizadas em termos de pesos e, consequentemente, relevância. O método convergiu a resultados satisfatórios, possibilitando não somente a concepção de um sistema especialista para o estabelecimento de velocidades limites, mas também aplicações em outras áreas.
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