MATLAB实现基于ANFIS的混沌时间序列预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建了基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的混沌时间序列预测模型。通过训练历史数据，系统能有效学习非线性特征，实现高精度预测，适用于金融、气象等领域的时间序列分析。

详 情 说 明

基于模糊自适应神经网络系统（ANFIS）的混沌时间序列预测项目

项目介绍

本项目实现了基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的混沌时间序列精确预测方法。通过对混沌时间序列数据进行相空间重构，利用ANFIS融合模糊逻辑与神经网络的优势，学习混沌系统的非线性动态特性，实现对未来时刻序列值的准确预测。项目完整涵盖了数据预处理、模型训练、预测分析和性能评估全流程，适用于多种典型混沌系统（如Lorenz系统、Mackey-Glass序列等）的预测研究。

功能特性

• 完整的预测流程：实现从数据加载、预处理到模型训练、预测和评估的一体化解决方案
• 智能参数配置：支持时间延迟、嵌入维度等相空间重构参数的灵活设置
• 自适应学习机制：ANFIS能够自动调整模糊规则和神经网络参数，优化预测性能
• 多维度评估体系：提供均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等多种性能指标
• 可视化分析：生成原始序列与预测序列的对比图表，直观展示预测效果
• 误差分析报告：详细分析预测误差分布特征，为模型优化提供依据

使用方法

1. 数据准备：准备或生成混沌时间序列数据文件（如Lorenz系统数据）
2. 参数配置：设置相空间重构参数和ANFIS网络结构参数
3. 模型训练：运行主程序进行ANFIS模型训练，获得优化后的模型参数
4. 预测分析：使用训练好的模型进行时间序列预测，获得预测结果
5. 结果评估：查看性能评估指标和可视化图表，分析预测精度

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Fuzzy Logic Toolbox
• 推荐内存：8GB及以上
• 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的核心功能流程，包括数据读取与预处理、相空间重构、ANFIS模型构建与参数初始化、网络训练过程控制、多步前向预测执行、预测精度计算与性能指标评估，以及结果数据的可视化展示和报告生成功能。