请讲讲自适应模糊神经网络的车辆换道意图预测方法，这个方法的原理和定义具体是什么讲讲？再提供一下这个方法进行换道意图预测的python代码

自适应模糊神经网络（Adaptive Fuzzy Neural Network, AFNN）在车辆换道意图预测中是一种结合了模糊逻辑和神经网络优势的智能算法。它的基本原理是利用模糊集合理论处理不确定性和非线性，同时神经网络则负责学习数据中的复杂模式。

AFNN方法的工作流程通常包括以下几个步骤：
1. **模糊化**：将原始的输入数据（如车辆速度、车道宽度等）通过隶属函数转化为模糊集合。
2. **规则推理**：基于预先定义的模糊规则，对输入的模糊集合并行处理，生成中间层的模糊输出。
3. **神经网络计算**：每个模糊集合对应一个神经元，其输出结果由加权和激活函数计算得出。
4. **解模糊**：最后，通过反隶属度函数将神经网络的结果转换回确定性的数值，作为换道意图的预测值。

下面是一个简化的Python代码片段，展示了如何使用AFNN进行车辆换道意图预测的基本框架：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from skfuzzy import MembershipFunction, defuzzify, ControlSystem

class AFNNPredictor:
    def __init__(self, input_shape, output_shape):
        # 初始化模糊系统
        self.mfs = [MembershipFunction('triangular', -5, 0, 5) for _ in range(input_shape)]
        self.cs = ControlSystem()

    def fit(self, X_train, y_train):
        # 数据预处理
        scaler = MinMaxScaler()
        X_train = scaler.fit_transform(X_train)
        
        # 设定模糊规则和输出变量
        for i, mf in enumerate(self.mfs):
            self.cs.add_rule('input_' + str(i), 'output', mf)

    def predict(self, X_test):
        X_test = scaler.transform(X_test)
        fuzzy_output = self.cs.compute(X_test)
        return defuzzify(fuzzy_output['output'])

# 使用示例
X_train, y_train = load_data()  # 假设load_data返回训练数据
afnn = AFNNPredictor(input_shape, output_shape)
afnn.fit(X_train, y_train)
intent_pred = afnn.predict(X_test)

请注意这只是一个简化版本，实际应用中需要更复杂的规则设置和调整，以及可能还需要优化模型参数。此外，实际代码可能使用专门的库，如`pyfuzzy`，来实现模糊逻辑部分。