基于MATLAB的模糊神经网络地基沉降预测系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现模糊逻辑与神经网络的混合智能算法，通过历史沉降数据训练自适应预测模型，精准预测不同地质条件下的地基沉降趋势，为工程安全提供可靠分析支持。

详 情 说 明

基于模糊神经网络的地基沉降量智能预测系统

项目介绍

本项目开发了一种基于模糊逻辑与神经网络混合智能算法的地基沉降量非线性预测模型。系统通过训练历史沉降监测数据，自适应地调整模糊规则与网络权重，能够对不同地质条件、荷载及环境因素影响下的地基沉降趋势进行高精度预测，并提供沉降超限预警功能，为工程安全监测提供决策支持。

功能特性

• 混合智能预测模型：结合模糊逻辑系统的语义化规则表达与神经网络的自学习能力，构建ANFIS（自适应神经网络模糊推理系统）预测核心。
• 多源数据融合处理：支持地质参数、荷载数据、环境因素及历史沉降监测数据等多维度输入。
• 高精度预测输出：输出包括沉降量预测值（mm）、变化趋势曲线、预测置信区间及超限风险等级（低/中/高）。
• 时序预测与预警：基于时间序列分析算法，实现未来时段沉降预测，并对超限风险进行实时评估与预警。

使用方法

1. 数据准备：将地质参数、荷载、环境因素及历史沉降监测数据按指定格式整理为输入文件。
2. 模型训练：运行系统，加载历史数据对ANFIS模型进行训练，优化模糊规则与网络参数。
3. 预测执行：输入当前工况数据，系统自动计算沉降预测值、生成趋势曲线并评估风险等级。
4. 结果分析：查看预测结果与置信区间，根据风险等级采取相应工程措施。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Fuzzy Logic Toolbox, Neural Network Toolbox
• 内存建议：不小于8GB RAM
• 存储空间：不小于1GB可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的总控入口，负责完成核心预测流程的调度与执行。其主要能力包括：初始化系统参数与模糊神经网络结构，读取并预处理多源输入数据，调用ANFIS算法进行模型训练与自适应学习，执行地基沉降量的时序预测计算，生成预测结果与图形化趋势曲线，计算预测置信区间并进行沉降超限风险等级评估，最终整合并输出所有预测与预警信息。