MATLAB自组织映射（SOM）系统辨识与可视化平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了自组织映射（SOM）神经网络，用于非线性动态系统的辨识与建模。通过输入输出数据训练SOM网络，生成拓扑结构，支持系统状态预测和模式识别分析，并提供直观的可视化界面。

详 情 说 明

基于自组织映射（SOM）的系统辨识算法实现与可视化分析平台

项目介绍

本项目是一个基于自组织映射（SOM）神经网络的非线性动态系统辨识与建模平台。通过先进的无监督学习算法，系统能够从输入输出时间序列数据中自动学习动态系统的特性，构建对应的状态空间模型。平台集成了完整的数据处理、模型训练、验证评估和可视化分析流程，为研究人员和工程师提供了一套强大的系统辨识工具。

功能特性

• 智能系统辨识：采用SOM神经网络实现对非线性动态系统的精确建模与状态预测
• 参数自定义：支持用户灵活配置网络拓扑结构、学习率衰减策略、邻域函数等关键参数
• 多格式数据支持：兼容.mat和.csv格式的时间序列数据输入
• 全面可视化分析：提供SOM拓扑结构图、U矩阵、样本分布图等多种可视化手段
• 性能量化评估：内置均方误差、拟合度等多种模型评估指标
• 高维数据降维：实现复杂系统数据在低维映射空间的直观展示

使用方法

1. 数据准备：准备包含系统输入信号和对应响应的时序数据文件（.mat或.csv格式）
2. 参数配置：设置SOM网络参数（网格尺寸、学习率、迭代次数等）和系统辨识参数（延迟阶数、采样时间等）
3. 模型训练：运行主程序开始SOM网络训练和系统辨识过程
4. 结果分析：查看生成的权重矩阵、预测结果、误差曲线和可视化图表
5. 性能评估：分析模型辨识精度报告，优化参数配置

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：8GB及以上
• 硬盘空间：至少1GB可用空间
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能模块，包括数据读取与预处理、SOM神经网络参数初始化与训练过程、系统动态特性辨识算法实现、模型验证与状态预测计算，以及多种结果可视化图表的生成与展示。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整工作流程。