模糊树鲁棒回归算法的研究及其应用
来源：动力工程学报杂志2017年第5期北京时间：
作者：张文广, 张越,
摘要：针对实际工程中噪声难以避免和预测的问题，提出了鲁棒性较强的加权模糊树（W-FT）算法，采用基于局部异常因子（LOF）的加权最小二乘法代替最小二乘法学习模糊规则的后件参数，通过2个典型的非线性例子验证了该算法的有效性.应用W-FT算法建立了电站锅炉NOx排放特性模型，并与其他建模方法所建模型进行了对比.结果表明：所提出的W-FT算法能够有效地辨识噪声和异常值，具有较强的鲁棒性，所建立的模型预测精度较高，泛化能力较强.
关键词：模糊树,局部异常因子,加权系数,鲁棒性,NOx排放,
