MATLAB实现的ANFIS自适应模糊神经网络建模预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现完整的ANFIS系统，融合神经网络学习与模糊推理，支持数据预处理、模糊规则生成与参数优化，适用于非线性系统建模与预测。

详 情 说 明

基于ANFIS的自适应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自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS），通过结合神经网络的自学习能力和模糊逻辑的推理机制，能够对复杂非线性系统进行建模和预测。系统采用混合学习算法（梯度下降+最小二乘估计）进行参数优化，支持从数据中自动学习模糊规则和隶属度函数参数，提供完整的建模、训练和预测功能。

功能特性

• 数据预处理：支持训练数据和测试数据的加载与规范化处理
• 模糊规则自动生成：根据指定规则数量自动初始化模糊规则库
• 参数优化训练：采用混合学习算法进行前件参数（隶属度函数）和后件参数（线性系数）的协同优化
• 可视化分析：实时显示训练误差收敛曲线、隶属度函数变化过程
• 性能评估：提供RMSE、R²、MAE等多种评估指标
• 模型保存与加载：支持训练完成的ANFIS模型保存为.mat文件
• 交互界面：友好的图形界面便于参数调整和训练过程监控

使用方法

数据准备

准备训练数据集和测试数据集，确保数据格式为：

• 输入特征矩阵：N×M维（N为样本数，M为特征数）
• 目标输出向量：N×1维

参数设置

通过界面或配置文件设置以下参数：

• 模糊规则数量
• 隶属度函数类型（高斯型、三角型等）
• 学习率
• 训练迭代次数
• 可选的初始模糊规则（先验知识）

运行流程

1. 加载训练数据和测试数据
2. 配置ANFIS系统参数
3. 启动训练过程，观察收敛曲线
4. 查看优化后的模糊规则库
5. 对测试集进行预测并评估性能
6. 保存训练好的模型供后续使用

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Fuzzy Logic Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（根据数据规模调整）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括数据加载与预处理模块的调用、模糊推理系统的初始化配置、混合学习算法的执行流程控制、训练过程的实时可视化更新、模型性能的评估计算以及最终结果的导出与保存功能。该文件作为整个项目的入口点，协调各功能模块有序工作，确保从数据输入到模型输出的完整处理流程顺利执行。