基于自组织映射（SOM）的非线性系统辨识MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现自组织映射（SOM）神经网络，用于非线性动态系统的辨识。通过数据预处理、网络训练和模型验证，建立系统的非线性映射模型。提供完整的算法流程，适用于各类非线性系统的建模与仿真。

详 情 说 明

基于自组织映射（SOM）的非线性系统辨识算法实现

项目介绍

本项目利用自组织映射（SOM）神经网络对非线性动态系统进行系统辨识。通过采集系统的输入输出数据，训练SOM网络以建立系统的非线性映射模型。项目实现了数据预处理、网络训练、模型验证等完整流程，能够有效辨识复杂非线性系统的动态特性，为系统控制和优化提供准确的数学模型。

功能特性

• 非线性系统建模：采用SOM神经网络捕捉非线性系统的动态特性
• 完整数据处理流程：包含数据预处理、归一化、训练集/测试集划分
• 可视化分析：提供U矩阵、样本分布图等系统特性可视化工具
• 性能评估：包含均方误差、相关系数等多种模型性能指标
• 预测能力验证：支持对新输入数据的响应预测和误差分析

使用方法

数据准备

1. 准备系统输入数据：多维时间序列数据（控制信号、操作变量等）
2. 准备系统输出数据：对应的系统响应数据（温度、压力、流量等）
3. 配置SOM网络参数：网格大小、邻域函数类型、学习率、迭代次数等

模型训练

运行主程序开始训练过程，系统将自动完成：

• 数据预处理和归一化
• SOM网络初始化
• 迭代训练过程
• 模型性能评估

结果分析

训练完成后可获得：

• 训练完成的SOM模型权重矩阵
• 系统非线性特性的可视化图谱
• 模型验证报告和性能指标
• 预测结果分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 神经网络工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了项目完整的执行流程，包含数据加载与预处理、SOM网络参数配置与初始化、模型训练过程的迭代优化、训练结果的保存与导出，以及系统辨识性能的综合评估与可视化分析等核心功能模块。