MATLAB实现的Sugeno型ANFIS混沌时间序列预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建Sugeno型自适应神经模糊推理系统（ANFIS），针对混沌时间序列进行非线性建模和多步预测。系统自动生成模糊规则，有效捕捉序列动态特性，适用于复杂系统分析与预测应用。

详 情 说 明

基于Sugeno型ANFIS的混沌时间序列预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Sugeno型自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的混沌时间序列预测系统。针对混沌时间序列的非线性、复杂动态特性，系统通过ANFIS网络自动学习序列内在规律，构建模糊推理规则，实现对混沌序列的高精度多步预测。该系统集成了数据预处理、模型训练、性能评估和结果可视化等完整流程，为混沌时间序列分析提供有效的预测工具。

功能特性

• 混沌序列处理：支持相空间重构，通过嵌入维度和时间延迟参数重构混沌系统动力特性
• 智能建模：采用Sugeno型ANFIS架构，自动优化模糊规则和网络参数
• 多步预测：实现混沌时间序列的单步及多步超前预测
• 性能评估：提供RMSE、MAE、MAPE等多种预测精度评价指标
• 可视化分析：生成预测结果对比图、误差分布图等直观展示图表

使用方法

1. 数据准备：准备一维混沌时间序列数据文件
2. 参数设置：配置相空间重构参数（嵌入维度、时间延迟）和ANFIS网络参数（隶属函数类型数量等）
3. 模型训练：设定训练数据比例，启动ANFIS网络训练过程
4. 预测评估：对测试集进行预测，获取预测结果和性能指标
5. 结果分析：查看可视化图表，分析预测精度和误差分布

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Fuzzy Logic Toolbox
• 信号处理工具箱（用于相空间重构）
• 至少4GB内存（根据数据规模调整）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括混沌时间序列的相空间重构处理、ANFIS网络结构的初始化构建、模型参数的学习训练过程、多步预测算法的执行实现，以及预测性能的量化评估和结果可视化展示。该文件通过协调各功能模块的调用顺序，完成了从数据输入到预测结果输出的完整工作流程。