基于T-S的模糊神经网络，直接用于预测

资 源 简 介

基于T-S的模糊神经网络，直接用于预测

详 情 说 明

T-S模糊神经网络是一种结合模糊逻辑与神经网络优势的混合智能算法。其核心思想是通过模糊规则处理非线性系统中的不确定性，同时利用神经网络的自学习能力优化参数。

模型特点： 前件网络采用模糊化层，将输入变量转化为隶属度 后件网络使用线性函数组合，形成局部线性模型 通过误差反向传播自动调整隶属函数参数和规则权重

预测优势： 对非线性和不确定性问题具有强适应能力 规则库可解释性强于普通神经网络 训练过程中同时优化结构和参数

典型应用场景包括： 复杂工业过程预测 金融市场趋势分析 智能控制系统等

该模型通过模糊规则处理语言信息与数值数据的融合，相比传统神经网络在解释性和泛化能力上表现更优。训练时需注意规则数选择与过拟合问题。