MATLAB实现基于遗传算法优化的递归T-S模糊神经网络学习算法

资 源 简 介

本项目开发了一种新型递归T-S模糊神经网络学习算法，利用遗传算法对网络参数进行全局优化。融合模糊逻辑、神经网络和遗传算法技术，专注于非线性动态系统的精确建模与预测，提升系统动态特性的捕捉能力。

详 情 说 明

递归T-S模糊神经网络遗传算法优化项目

项目介绍

本项目开发了一种新型的递归T-S模糊神经网络学习算法，采用遗传算法对网络参数进行全局优化。项目融合了模糊逻辑、神经网络及遗传算法三大技术，能够有效实现非线性动态系统的建模与预测。通过引入递归结构，网络特别适合处理具有时间依赖性的序列数据，为时间序列分析提供了强大的工具。

功能特性

• 多技术融合：结合递归神经网络（RNN）、T-S模糊推理系统和遗传算法（GA）的优势
• 动态系统建模：专门针对非线性动态系统进行建模与预测
• 时间序列处理：递归结构有效处理具有时间依赖性的序列数据
• 全局优化：利用遗传算法实现网络参数的全局优化
• 完整模块化：包含网络结构设计、适应度函数构建、遗传算子实现及性能评估等完整模块

使用方法

输入数据格式

• 时间序列数据：支持结构体或矩阵格式的输入数据（如传感器数据、金融时间序列、工业过程数据等）
• 参数配置：可选的辅助输入，用于网络初始化的参数配置

输出结果

• 训练模型：输出训练完成的递归T-S模糊神经网络模型，包含优化后的网络权重及隶属函数参数
• 性能评估：提供模型在测试集上的预测结果及性能评估指标（如均方误差MSE、决定系数R²等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持神经网络工具箱和优化工具箱
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了项目核心功能，包括递归T-S模糊神经网络的整体架构设计与遗传算法优化流程。具体涵盖网络参数初始化、遗传算法种群生成、适应度评估计算、遗传算子操作（选择、交叉、变异）以及模型训练与验证过程。该文件还负责数据预处理、结果可视化展示和性能指标统计分析，确保整个学习算法的完整执行流程。