基于模糊支持向量机的智能预测MATLAB实现

资 源 简 介

本项目结合模糊理论与支持向量机算法，通过数据模糊化预处理、SVM模式识别及去模糊化输出，构建能够处理不确定性的智能预测系统。适用于非线性数据预测场景，提供MATLAB完整源码及示例。

详 情 说 明

基于模糊-支持向量机的数据预测系统

项目介绍

本项目创新性地将模糊理论与支持向量机算法相结合，构建了一个能够有效处理不确定性和模糊性的智能预测系统。系统通过模糊化预处理输入数据，利用支持向量机进行模式识别和回归预测，最后通过去模糊化输出清晰的预测结果。该系统特别适用于具有噪声、不确定性或模糊特征的数据预测场景，可广泛应用于金融预测、工业控制、医疗诊断等多个领域。

功能特性

• 模糊-支持向量机融合算法：结合模糊逻辑处理不确定性和支持向量机强大的模式识别能力。
• 灵活的数据预处理：支持多种模糊隶属度函数（如三角隶属函数、高斯隶属函数）的参数设置，对输入数据进行模糊化处理。
• 双模式预测：支持回归预测（输出数值结果）和分类预测（输出分类标签）。
• 全面的结果分析：提供预测置信度评估、模糊规则库分析以及模型参数优化建议。
• 友好的数据接口：支持常见的.csv和.xlsx格式数值型数据集输入。

使用方法

1. 准备数据：准备包含特征变量和对应目标变量的数据集文件（.csv或.xlsx格式）。
2. 配置参数：设置模糊隶属度函数类型及其参数，选择支持向量机模型类型（回归/分类）。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成数据模糊化、模型训练、预测和结果分析。
4. 获取结果：查看预测结果、置信度评估报告、模糊规则库分析及模型优化建议。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 足够的硬盘空间用于存储模型和结果文件

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程，主要负责协调数据读取与校验、模糊化预处理、支持向量机模型的构建与训练、预测执行、结果去模糊化以及最终生成各类分析报告。它作为系统的中枢，确保从数据输入到结果输出的完整链路高效执行，并提供了用户交互界面用于参数配置。