- Do đối tượng MIMO 2 vào/2 ra nên ta sẽ chọn vector hồi quy ứng với mỗi mô hình mờ dựa trên kinh nghiệm như sau:
- Với đầu ra y1 ta chọn vector hồi quy như sau:
{y (t 1), y (t 2), y (t 3), y (t 4), u (t 1), u (t 2), u (t 3), u (t 4), u (t 1), u (t 2), u (t 3), u (t 4)1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 2 - 2 - 2 - 2 - }
- Với đầu ra y2 ta chọn vector hồi quy như sau:
{y (t 1), y (t 2), y (t 3), y (t 4), u (t 1), u (t 2), u (t 3), u (t 4), u (t 1), u (t 2), u (t 3), u (t 4)2 - 2 - 2 - 2 - 1 - 1 - 1 - 1 - 2 - 2 - 2 - 2 - }
Việc lựa chọn được thực hiện theo phương pháp tìm kiếm tuân tự theo cấu trúc cây. Quá trình tìm kiếm bằng Matlab ta sử dụng câu lệnh sau:
[input_index elapsed_time)=seqrch (num_input, trn_data, chk_data, input_name);
Trong đó:
num_input: số lượng các phần tử hồi quy lựa chọn làm đầu vào cho hệ mờ (ở đây ta chọn là 3 phần tử)
input_name: tên của các phần tử trong tập dữ liệu quá khứ mà ta sẽ chọn ra trong đó thành phần hồi quy thích hợp:
{y (t 1), y (t 2), y (t 3), y (t 4), u (t 1), u (t 2), u (t 3), u (t 4), u (t 1), u (t 2), u (t 3), u (t 4)1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 2 - 2 - 2 - 2 - } {y (t 1), y (t 2), y (t 3), y (t 4), u (t 1), u (t 2), u (t 3), u (t 4), u (t 1), u (t 2), u (t 3), u (t 4)2 - 2 - 2 - 2 - 1 - 1 - 1 - 1 - 2 - 2 - 2 - 2 - }
input_index: thứ tự của phần tử lựa chọn được trong tập trên.
elapsed_time: thời gian tính toán
4..2.2 Xác định cấu trúc của mô hình mờ.
Nhưđã nói ở trên, ta sẽ xây dựng 2 mô hình mờ theo cấu trúc mô hình mờ dạng Takagi-Sugeno. Việc khởi tạo cấu trúc này được thực hiện trong Matlab bằng lệnh sau:
in_fismat=genfis1(trn_data, numMFs, inmftype, outmftype);
Trong đó:
trn_data: tập dữ liệu vào ra để huấn luyện. Tập này gồm 1500 mẫu, mỗi mẫu có 3 giá trịđầo vào đã lựa chọn được ở trên và 1 giá trịđầu ra.
numMFs: số lượng hàm membership ứng với mỗi đầu vào đã lựa chọn
inmftype: kiểu hàm membership đầu vào
outmftype: kiểu hàm membership đầu ra
in_fismat: mô hình mờ kiểu Tagaki-Sugeno được khởi tạo.