写一段代码，通过置信区间和模糊集理论构建风电出力不确定性的不确定集，用Matlab实现

以下是使用 Matlab 实现通过置信区间和模糊集理论构建风电出力不确定性的不确定集的示例代码：

% 加载数据
load windpower.mat
X = input';  % 输入特征
Y = output';  % 输出结果

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.7;  % 训练集占比
train_size = floor(size(X, 1) * train_ratio);
X_train = X(1:train_size, :);
Y_train = Y(1:train_size, :);
X_test = X(train_size+1:end, :);
Y_test = Y(train_size+1:end, :);

% 计算置信区间
alpha = 0.05;  % 置信水平
mse = mean((Y_train - bayesianpredict(net, X_train)).^2);  % 均方误差
Y_sd = tinv(1-alpha/2, size(X_train, 1)-2) * sqrt(mse);  % 置信区间

% 构建模糊集
Y_fuzzy = [Y_pred-2*Y_sd, Y_pred-Y_sd, Y_pred, Y_pred+Y_sd, Y_pred+2*Y_sd];

% 绘制预测结果和不确定集
x = 1:size(Y_test, 1);
figure;
plot(x, Y_test, 'b-', x, Y_pred, 'r-', x, Y_fuzzy(:, 1), 'g--', x, Y_fuzzy(:, 2), 'g--', ...
    x, Y_fuzzy(:, 3), 'g-', x, Y_fuzzy(:, 4), 'g--', x, Y_fuzzy(:, 5), 'g--');
legend('真实值', '预测值', '不确定集');
xlabel('样本序号');
ylabel('风电出力');

在这段代码中，我们首先加载了风电出力数据，然后将数据划分为训练集和测试集。接着，我们使用 `bayesianfit` 函数构建了贝叶斯神经网络模型，并使用 `bayesianpredict` 函数对测试集进行预测。然后，我们计算了置信区间，并构建了模糊集。最后，我们绘制了预测结果和不确定集的图像。

需要注意的是，在构建模糊集时，我们选择了预测值加减两倍标准差来表示不确定性的范围。如果需要更加准确的表示，可以根据实际情况进行调整。