模糊神经网络 预测 matlab举例

模糊神经网络是一种能够处理模糊数据和不确定性的神经网络。它是基于模糊理论的，可以用来解决复杂的非线性问题。在Matlab中，可以使用Fuzzy Logic Toolbox来实现模糊神经网络。下面是一个以Matlab代码为例的模糊神经网络预测：

% 导入数据
load sunspot.dat
sunspotinput = zscore(sunspot(:,2))'; % 输入数据归一化
sunspottarget = zscore(sunspot(:,3))'; % 目标数据归一化

% 创建模糊神经网络
numMFs = 3; % 模糊集成员函数数量
numInputs = 1; % 输入数量
numOutputs = 1; % 输出数量
inputMFType = 'gaussmf'; % 输入成员函数类型
outputMFType = 'linear'; % 输出成员函数类型
epoch = 50; % 迭代次数
showWindow = false;
fis = genfis1(sunspotinput, numMFs, inputMFType, outputMFType, numInputs, numOutputs, epoch, showWindow);

%训练模糊神经网络
opts = anfisOptions('InitialFis', fis, 'EpochNumber', 10);
[trnFis,trnResult,~,chkFis,chkResult] = anfis([sunspotinput;sunspottarget], opts);

% 预测数据
input = sunspotinput(1:100);
output = evalfis(input',trnFis);

% 画图
plot(sunspot(:,1),sunspot(:,3),'b'); hold on;
plot(sunspot(1:100,1),output,'r');
legend('实际值','预测值');

这段代码演示了如何使用模糊神经网络来预测太阳黑子的数量。首先将输入和目标数据进行归一化，然后使用genfis1函数创建模糊神经网络。接着使用anfis函数对模糊神经网络进行训练，并使用evalfis函数对新数据进行预测。最后，画出实际值和预测值的对比图。