MATLAB中基于ANFIS的高精度非线性系统建模与预测平台

资 源 简 介

本项目利用MATLAB中的模糊自适应神经网络（ANFIS）技术，构建高效的非线性系统建模与预测平台。系统自动优化模糊规则与隶属函数参数，实现对复杂非线性行为的高精度模拟与预测，适用于工程与科研领域。

详 情 说 明

基于模糊自适应神经网络（ANFIS）的高精度非线性系统建模与预测分析平台

项目介绍

本项目利用模糊自适应神经网络（ANFIS）技术，构建了一个针对复杂非线性系统的高精度建模与预测平台。ANFIS巧妙结合了模糊逻辑系统的语言推理优势与神经网络的自主学习能力，能够自动优化模糊规则与隶属函数参数，实现对无明确数学模型复杂系统的高精度拟合。该系统支持从数据预处理到模型训练、验证及可视化的完整建模流程，特别适用于复杂工业过程、环境系统等非线性场景的分析与预测。

功能特性

• 智能数据预处理：自动进行数据清洗、归一化及特征筛选，为模型训练奠定高质量数据基础。
• 模糊规则自动生成与优化：支持基于数据自动生成模糊规则，亦可导入专家经验规则作为初始值，并利用混合算法进行参数优化。
• 自适应参数调整：网络参数（如前件隶属函数参数、后件线性系数）能够通过训练过程自适应调整，以最小化预测误差。
• 全面模型验证：提供均方误差（MSE）、决定系数（R²）、平均绝对误差（MAE）等多种指标，全面评估模型在训练集与验证集上的性能。
• 丰富可视化分析：生成隶属函数分布图、规则推理曲面图、预测值与实际值对比曲线等图表，直观展示模型内部结构与预测效果。
• 模型便捷部署：支持将训练完成的模型导出为标准文件格式，便于后续集成与应用。

使用方法

1. 数据准备：准备格式规范的训练数据集（N×M维特征矩阵与N×1维目标向量）和验证数据集。
2. 参数配置：根据具体问题设定模糊规则数量、隶属函数类型、训练迭代次数、学习率等超参数。
3. 模型训练：运行主程序，系统将自动执行数据预处理、网络构建、参数训练与优化全过程。
4. 结果分析：查看生成的精度评估报告与可视化图表，分析模型性能与预测结果。
5. 模型导出：若模型性能满意，可导出模型文件用于新数据的预测任务。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB R2018a 或更高版本
• 必备工具箱: Fuzzy Logic Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox, Deep Learning Toolbox (建议)

文件说明

主程序文件整合了项目的核心流程，其功能涵盖：初始化系统参数与读取输入数据；执行数据预处理与特征工程；构建ANFIS网络初始结构；调用混合优化算法（最小二乘法与梯度下降法）进行模型训练；评估训练好的模型性能并生成精度报告；绘制各类可视化分析图表；以及最终处理模型的保存与导出工作。