基于自组织征映射(SOM)的非线性系统辨识与建模MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供基于自组织征映射(SOM)神经网络的MATLAB实现，用于非线性动态系统的辨识与建模。通过学习输入输出数据的非线性映射关系，系统能自动聚类运行状态并构建拓扑保持的特征映射，有效实现动态系统的黑箱建模。

详 情 说 明

基于自组织映射(SOM)的非线性系统辨识与建模

项目介绍

本项目采用自组织映射(SOM)神经网络技术，实现了对非线性动态系统的辨识与建模。通过无监督的竞争学习算法，系统能够自动学习输入输出数据间的复杂非线性关系，构建具有拓扑保持特性的特征映射，完成对动态系统的黑箱建模和参数估计。项目提供了完整的训练、可视化和预测功能，适用于各类非线性系统的状态分析和响应预测。

功能特性

• 非线性映射学习：基于SOM神经网络学习系统输入输出的非线性映射关系
• 自动状态聚类：通过竞争学习机制自动聚类系统运行状态，构建拓扑保持的特征空间
• 动态系统建模：实现动态系统的黑箱建模和参数估计功能
• 多维可视化：提供神经元激活图、U矩阵、聚类分布等多种可视化展示
• 预测与分类：支持对新输入数据的系统响应预测和状态分类
• 性能评估：内置均方误差(MSE)、相关系数等多重量化评估指标

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据文件（.mat或.txt/.csv格式），包含系统输入向量和对应输出向量
2. 参数配置：根据具体需求设置SOM网络参数（网格大小、学习率、邻域半径等）
3. 模型训练：运行主程序进行SOM网络训练，生成系统映射模型
4. 结果分析：查看可视化结果和性能指标，分析系统辨识效果
5. 预测应用：使用训练好的模型对新数据进行预测和状态分类

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

main.m文件作为项目主入口，整合了自组织映射神经网络的核心功能实现，主要涵盖数据加载与预处理、SOM网络参数初始化、竞争学习训练过程、拓扑映射可视化生成、模型预测与性能评估等完整流程。该文件通过模块化设计将系统辨识的各个环节有机结合，提供从数据输入到结果输出的端到端解决方案。