模糊神经网络matlab代码预测太阳能发电
时间: 2023-09-30 10:11:26 浏览: 62
以下是一个简单的模糊神经网络代码,用于太阳能发电的预测:
```matlab
%加载数据
data = xlsread('solar_data.xlsx');
x = data(:,1:3)';
y = data(:,4)';
%数据归一化
[x_norm, settings] = mapminmax(x);
%划分训练集和测试集
[train_ind, val_ind, test_ind] = dividerand(size(x,2),0.6,0.2,0.2);
train_x = x_norm(:, train_ind);
train_y = y(train_ind);
val_x = x_norm(:, val_ind);
val_y = y(val_ind);
test_x = x_norm(:, test_ind);
test_y = y(test_ind);
%定义模糊神经网络
fis = genfis2(train_x, train_y, 0.4);
%训练模糊神经网络
epoch_num = 100;
show_fig = 1;
error_goal = 0.001;
fis = anfis([train_x; train_y]', fis, epoch_num, show_fig, [], [val_x; val_y]', error_goal);
%测试模糊神经网络
y_pred = evalfis(test_x', fis);
%计算误差
mse = mean((test_y - y_pred').^2);
rmse = sqrt(mse);
mae = mean(abs(test_y - y_pred'));
%可视化预测结果
figure;
plot(test_y, 'b');
hold on;
plot(y_pred, 'r');
xlabel('Sample');
ylabel('Power Output (kW)');
legend('True', 'Predicted');
```
这个代码使用了Matlab自带的模糊神经网络工具箱,通过读取太阳能发电的历史数据,训练一个模糊神经网络来预测未来的太阳能发电情况。在训练过程中,使用了60%的数据作为训练集,20%的数据作为验证集,以及20%的数据作为测试集。最后,通过计算测试集上的均方误差、均方根误差和平均绝对误差来评估模型的预测性能。