MATLAB实现基于ANFIS的混沌时间序列预测系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB平台构建自适应模糊推理系统(ANFIS)，通过对混沌时间序列进行数据预处理和网络训练，建立非线性映射模型，实现高精度预测。系统完整包含数据加载、特征提取、模型训练和预测评估模块。

详 情 说 明

基于自适应模糊推理系统（ANFIS）的混沌时间序列预测

项目介绍

本项目致力于利用自适应模糊推理系统（ANFIS）对混沌时间序列进行精确建模与预测。ANFIS巧妙地将模糊逻辑的系统性与神经网络的学习能力相结合，能够有效辨识并学习混沌序列中复杂的非线性动力学特征。项目实现了从数据预处理、模型训练、验证评估到预测输出的完整工作流，适用于处理如Lorenz系统、Mackey-Glass方程等生成的典型混沌序列，为混沌时间序列分析提供了一种强大的工具。

功能特性

• 混沌序列建模：利用ANFIS学习混沌序列的内在规律，建立高精度的输入输出映射模型。
• 混合优化训练：采用梯度下降法与最小二乘估计相结合的混合算法进行网络参数优化，确保训练高效收敛。
• 全面性能评估：提供多种预测性能指标（如RMSE、MAE）和直观的可视化结果（预测对比曲线、误差收敛曲线），便于模型验证。
• 灵活参数配置：支持用户自定义时间序列的嵌入维数（时间延迟）、训练数据比例以及ANFIS的网络结构（如隶属函数类型和数量）。
• 多步预测能力：不仅可实现单步预测，还能进行未来N步的序列预测，并输出数值结果与图表。

使用方法

1. 准备数据：将混沌时间序列的原始数据文件置于项目数据目录下。
2. 配置参数：在主脚本或配置文件中，设置时间延迟参数、训练集比例、隶属函数类型与数量等关键参数。
3. 运行主程序：执行主脚本，系统将自动完成数据加载、预处理、ANFIS网络训练与验证、以及预测分析全过程。
4. 查看结果：程序运行完毕后，将在命令行窗口输出预测性能指标，并生成相应的结果可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (建议版本 R2016a 或更高版本)
• 必要工具箱：需要安装 MATLAB 的 Fuzzy Logic Toolbox。

文件说明

本项目的主入口脚本整合了核心功能流程，其主要作用包括：初始化系统参数与配置、读入并预处理原始的混沌时间序列数据、构建ANFIS网络模型结构、执行网络的训练与优化过程、对训练好的模型进行验证并计算预测精度指标，最后生成各类结果图表和未来多步预测输出。