基于MATLAB的T-S模糊模型非线性系统建模与仿真项目

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的T-S模糊建模示例，涵盖模糊规则生成、隶属度函数设计、参数优化和模型验证。通过MATLAB实现非线性系统的逼近与预测，附带训练与测试数据，便于学习和应用。

详 情 说 明

基于T-S模糊模型的非线性系统建模与仿真示例项目

项目介绍

本项目通过MATLAB实现一个完整的T-S（Takagi-Sugeno）模糊建模流程，展示如何利用T-S模糊模型对非线性系统进行逼近和预测。项目包含从数据预处理、模糊规则生成、隶属度函数设计、参数优化到模型验证的全套功能，特别适合初学者理解T-S模糊模型的基本原理和实现方法。

功能特性

• 完整的建模流程：涵盖数据准备、模糊划分、参数估计、模型验证等完整环节
• 灵活的模型配置：支持自定义模糊规则数量和隶属度函数参数
• 多维度评估：提供均方误差(MSE)、决定系数(R²)等多种性能指标
• 可视化分析：包含隶属度函数、规则激活强度、拟合曲线等图形展示
• 实用性强：可直接应用于实际非线性系统的建模与预测问题

使用方法

数据准备

准备训练数据集和测试数据集，均为N×M矩阵格式（N为样本数，M为特征数）

参数设置

1. 指定模糊规则数量（整数）
2. 设置隶属度函数参数（高斯函数的中心点和宽度）
3. 定义系统输入变量取值范围向量

运行建模

执行主程序，系统将自动完成：

• T-S模糊模型构建
• 模型参数优化（基于最小二乘估计）
• 测试集预测与性能评估
• 结果可视化输出

结果获取

程序输出包括：

• T-S模糊模型结构对象
• 测试集预测结果
• 模型性能指标
• 各类可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Fuzzy Logic Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了T-S模糊建模的核心功能模块，包括数据加载与预处理、模糊规则库的自动生成、隶属度函数参数初始化、前件参数优化、后件参数的最小二乘估计、模型验证与性能计算，以及结果可视化等完整流程。该文件通过模块化设计实现了从原始数据到最终模型的一键式建模，用户只需配置基本参数即可获得完整的T-S模糊模型及其评估结果。