MATLAB实现T-S模糊神经网络的动态系统智能辨识与优化设计

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，利用T-S模糊神经网络实现动态系统的非线性关系学习与建模。核心功能包括模糊规则自动提取、隶属度函数参数自适应调整和模型前件优化，能够有效提升系统辨识精度与可解释性。

详 情 说 明

基于T-S模糊神经网络的动态系统模型辨识与隶属度函数优化设计

项目介绍

本项目实现了动态系统的智能辨识与建模功能。系统采用模糊神经网络结构，通过对输入输出数据的非线性关系学习，建立具有可解释性的T-S模糊模型。项目核心解决了复杂非线性系统的建模问题，不仅提供高精度的预测输出，还能生成清晰的模糊规则解释，为系统分析和控制设计提供有力支持。

功能特性

• 模糊规则自动提取：从数据中自动学习并提取有效的模糊规则
• 隶属度函数参数自适应调整：实现高斯型/三角型隶属度函数的中心值和宽度参数优化
• 前件与后件参数协同优化：同步优化模糊规则前件和后件参数，提升模型精度
• 模型可解释性强：生成的IF-THEN规则集合具有明确的物理意义
• 高性能建模能力：能够有效处理复杂非线性系统的辨识问题
• 全面的性能评估：提供训练误差、测试误差、拟合优度等多维度评估指标

使用方法

数据准备

1. 准备系统输入时间序列数据（多维数值向量，包含控制输入和状态变量）
2. 准备对应的系统输出时间序列数据
3. 设置隶属度函数初始化参数（高斯型/三角型隶属度函数的初始中心值和宽度）
4. 配置训练参数（学习率、迭代次数、误差容限等）

模型训练

运行主程序文件，系统将自动进行以下操作：

• 数据预处理与归一化
• 模糊神经网络结构初始化
• 参数迭代优化训练
• 模型性能验证与评估

结果输出

训练完成后，系统将生成：

• 优化后的T-S模糊神经网络模型参数
• 输入输出变量的隶属度函数优化结果
• 详细的模型性能指标报告
• 可解释的模糊规则库

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 具备数值计算和优化工具箱
• 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，包括数据加载与预处理、模糊神经网络结构初始化、前件参数与后件参数的协同优化训练、隶属度函数参数的自适应调整、模型性能评估指标计算以及训练结果的可视化展示。该文件通过整合各功能模块，完成了从数据输入到模型输出的完整工作流程。