基于MATLAB的自组织映射非线性系统辨识算法实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了基于自组织映射（SOM）的非线性系统辨识算法，能够通过输入输出数据自动聚类并分析未知动态系统的非线性特性，适用于复杂系统建模研究。

详 情 说 明

基于自组织映射（SOM）的非线性系统辨识算法实现与分析

项目介绍

本项目设计并实现了一种基于自组织映射（SOM）神经网络的非线性系统辨识算法，旨在解决复杂动态系统的建模问题。该算法能够利用系统的输入输出数据，通过无监督学习对高维数据进行聚类和降维分析，自动辨识并逼近系统的非线性动态特性。项目完整实现了SOM网络的构建、训练、权值自适应调整以及模型性能验证流程，适用于时序预测、模式分类和系统行为分析等多种应用场景。

功能特性

• 数据预处理: 支持对原始输入输出数据进行标准化、归一化等预处理操作，确保模型训练的稳定性和有效性。
• SOM网络构建与训练: 实现了完整的SOM神经网络，包括网络初始化、竞争学习、邻域函数调整以及权值向量自适应更新过程。
• 模型性能评估: 提供多种量化指标（如均方误差MSE、平均绝对误差MAE）对辨识模型的精度进行客观评估。
• 结果可视化: 生成丰富的可视化图形，包括SOM拓扑结构图、数据聚类分布图、误差收敛曲线等，辅助分析模型特性与性能。
• 参数分析: 允许用户灵活配置网络参数（如网格维度、学习率、训练周期等），便于研究不同参数对辨识效果的影响。

使用方法

1. 准备数据: 将系统的输入数据（如时序信号、控制指令）和对应的输出数据（系统响应）整理为合适的矩阵格式。
2. 配置参数: 根据具体问题，设置SOM网络的网格大小、学习率、训练迭代次数等超参数。
3. 运行主程序: 执行主程序，算法将自动完成数据预处理、网络训练和模型辨识过程。
4. 查看结果: 程序运行结束后，将在命令行输出性能评估指标，并生成相应的结果可视化图表供分析。

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: 需要MATLAB的基础模块，部分可视化功能可能需要 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件整合了本项目的核心功能流程，其主要作用包括：调用数据读取与预处理模块，根据用户设定初始化自组织映射网络的各项结构参数，执行网络的核心训练与学习算法以实现对非线性系统的辨识，计算模型在多组测试数据上的性能评估指标，并驱动绘图功能生成各类结果可视化图表。