MATLAB自适应模糊神经网络建模预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，结合模糊逻辑与神经网络，构建自适应混合智能系统。通过模糊化输入与神经网络参数自学习，高效处理非线性系统建模与预测任务，适用于复杂动态关系分析。

详 情 说 明

基于自适应模糊神经网络的非线性系统建模与预测系统

项目介绍

本项目设计了一个集成模糊逻辑与神经网络的混合智能系统，专门用于解决非线性系统的建模与预测问题。系统通过模糊化层将输入数据转化为模糊集合，并利用神经网络的自学习能力调整模糊规则参数，实现对复杂非线性关系的高精度拟合。系统支持在线学习与离线训练两种模式，提供模型可视化分析功能，可广泛应用于控制系统优化、数据预测等领域。

功能特性

• 混合智能建模：结合模糊逻辑的语义解释能力与神经网络的强大学习能力
• 自适应参数优化：采用反向传播等训练算法动态调整隶属度函数参数和连接权重
• 双模式训练：支持在线实时学习与离线批量训练两种工作模式
• 多维输入支持：可配置输入变量维度（如环境温度、压力、流量等多变量）
• 模型可视化分析：提供隶属度函数分布图、模糊规则关系曲面图等直观分析工具
• 性能评估：输出均方误差(MSE)、拟合优度(R²)等多种模型性能指标

使用方法

数据准备

准备训练数据集，格式为包含多组输入-输出样本的数值矩阵。

参数配置

设置以下参数：

• 模糊规则参数：模糊集合数量、隶属度函数类型（三角型、高斯型等）
• 网络结构参数：隐藏层节点数、学习率、训练迭代次数

模型训练与预测

1. 运行主程序启动系统
2. 选择训练模式（在线/离线）
3. 加载训练数据进行模型训练
4. 使用训练好的模型进行预测
5. 查看模型性能指标和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持神经网络工具箱、模糊逻辑工具箱
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括模型初始化、模糊规则生成、网络训练算法实现、参数自适应优化、预测计算以及结果可视化。该文件负责协调数据预处理、模糊推理过程、神经网络学习和模型评估等关键环节，为用户提供完整的建模与预测流程控制。