MATLAB模糊神经网络建模与预测系统

资 源 简 介

本项目实现完整的模糊神经网络（FNN）系统，支持模糊规则自动生成与优化、神经网络参数自适应学习，以及多输入单输出（MISO）建模预测功能，适用于复杂系统建模与预测分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的模糊神经网络建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）系统，结合模糊逻辑系统的可解释性与神经网络的学习能力。系统采用混合学习算法（梯度下降与最小二乘法结合），支持多输入单输出（MISO）和多输入多输出（MIMO）系统的建模与预测，提供从数据预处理、模型训练到性能评估的全流程解决方案。

功能特性

• 模糊规则自动生成与优化：支持基于数据自动提取模糊规则，并可结合专家经验规则进行优化
• 神经网络参数自适应学习：采用混合学习算法自动调整网络参数，提高模型精度
• 多模式支持：提供训练、验证和预测三种工作模式，满足不同应用场景需求
• 可视化分析：实时显示隶属度函数、模糊规则和网络结构，增强模型可解释性
• 全面性能评估：计算均方误差、相关系数等多种指标，全面评估模型性能
• 灵活配置：支持高斯型、三角型等多种隶属度函数，参数可自定义调整

使用方法

数据准备

准备训练数据和测试数据，格式为数值型矩阵（n×m），其中n为样本数量，m为特征维度。

参数配置

设置网络参数，包括：

• 隶属度函数类型（高斯型、三角型等）
• 模糊规则数量
• 学习率
• 迭代次数
• 可选初始模糊规则（专家经验规则库）

运行系统

执行主程序文件，系统将自动完成以下流程：

1. 数据加载与预处理
2. 模糊神经网络模型初始化
3. 模型训练与参数优化
4. 模型验证与性能评估
5. 结果可视化与输出

结果输出

系统生成以下输出结果：

• 训练后的模糊神经网络模型结构参数
• 预测结果（数值型向量或矩阵）
• 性能指标（训练误差曲线、测试集精度指标）
• 可视化结果（隶属度函数图、网络结构图、预测对比图）
• 可解释的if-then规则文本描述

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：

- Fuzzy Logic Toolbox（模糊逻辑工具箱） - Neural Network Toolbox（神经网络工具箱） - Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）

• 硬件要求：至少4GB内存，推荐8GB以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责协调整个模糊神经网络建模与预测流程。其主要功能包括：初始化系统参数配置，加载并预处理输入数据，构建模糊神经网络架构，执行混合学习算法进行模型训练，实现模型验证与预测功能，生成性能评估报告，以及管理各类可视化结果的输出展示。该文件作为系统运行的入口点，集成了所有关键模块的功能调用。