MATLAB模糊神经网络T-S模型动态系统辨识开发项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现数据驱动的非线性系统动态辨识，采用模糊神经网络T-S模型融合模糊逻辑与神经网络优势。支持自动辨识系统结构参数，通过模糊C均值聚类优化模型前件参数，完成系统建模与预测功能。

详 情 说 明

基于模糊神经网络T-S模型动态系统辨识综合开发项目

项目介绍

本项目实现了一种基于数据驱动的非线性动态系统建模与辨识方法，结合模糊逻辑系统与神经网络技术。通过T-S模糊模型，有效融合模糊系统的解释性与神经网络的强大学习能力，实现了对复杂非线性动态系统的高精度辨识与建模。项目采用模糊C均值聚类自动确定前提参数，结合递推最小二乘法优化结论参数，具备完整的模型训练、评估与可视化功能。

功能特性

• 自动结构辨识：基于输入输出数据自动确定T-S模型结构参数
• 智能参数优化：采用模糊C均值聚类确定前提参数，递推最小二法辨识结论参数
• 高精度建模：实现非线性动态系统的精确数学建模
• 完整评估体系：提供多种模型精度评估指标（均方误差、拟合度等）
• 可视化分析：生成预测输出与实际输出的对比曲线，直观展示模型性能

使用方法

1. 数据准备：准备系统输入输出数据集（矩阵格式，每列一个变量）
2. 参数设置：

- 设定模糊规则数量（或选择自动确定） - 配置前提参数初始化设置 - 定义训练参数（学习率、迭代次数、收敛阈值）

1. 模型训练：运行主程序进行模型训练与优化
2. 结果分析：查看训练结果、模型参数及性能评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 支持模糊逻辑工具箱和神经网络工具箱

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能，包括：数据加载与预处理、模糊神经网络T-S模型的构建与初始化、基于模糊C均值的模型前提参数自动辨识、采用递推最小二乘法的结论参数优化、模型训练过程的执行与控制、系统输出预测与精度评估、结果可视化与性能分析。