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An adaptive predictor for dynamic system forecasting

机译：动态系统预测的自适应预测器

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A reliable and real-time predictor is very useful to a wide array of industries to forecast the behaviour of dynamic systems. In this paper, an adaptive predictor is developed based on the neuro-fuzzy approach to dynamic system forecasting. An adaptive training technique is proposed to improve forecasting performance, accommodate different operation conditions, and prevent possible trapping due to local minima. The viability of the developed predictor is evaluated by using both gear system condition monitoring and material fatigue testing. The investigation results show that the developed adaptive predictor is a reliable and robust forecasting tool. It can capture the system's dynamic behaviour quickly and track the system's characteristics accurately. Its performance is superior to other classical forecasting schemes.
机译：可靠且实时的预测器对于各种行业预测动态系统的行为非常有用。在本文中，基于神经模糊方法开发了一种自适应预测器，用于动态系统预测。提出了一种自适应训练技术，以提高预测性能，适应不同的操作条件并防止由于局部最小值而可能造成的陷阱。通过使用齿轮系统状态监测和材料疲劳测试，可以评估已开发预测器的可行性。研究结果表明，所开发的自适应预测器是一种可靠而强大的预测工具。它可以快速捕获系统的动态行为，并准确跟踪系统的特征。其性能优于其他经典预测方案。

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