anfis怎么预测python

ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）是一种基于神经网络和模糊逻辑的混合模型，用于建立输入和输出之间的非线性映射关系。在Python中，可以使用Python的Scikit-Fuzzy和Neuro-Fuzzy库来实现ANFIS模型。

下面是一个简单的例子，演示如何使用Scikit-Fuzzy和Neuro-Fuzzy库来建立和使用ANFIS模型进行预测：

首先，需要安装Scikit-Fuzzy和Neuro-Fuzzy库：

pip install scikit-fuzzy
pip install neurolab

然后，可以使用以下代码来构建ANFIS模型：

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
import neurolab as nl

# 生成数据
x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = np.sin(x)

# 创建模糊集
input = fuzz.trimf(x, [-5, 0, 5])
output = fuzz.trimf(y, [-1, 0, 1])

# 建立模型
anfis = nl.net.newfis('ANFIS', nl.tool.fuzzyfier.FuzzyFier())

# 添加输入和输出变量
anfis.add_input('input', input)
anfis.add_output('output', output)

# 训练模型
train_data = nl.tool.data.generate(x, y)
error = anfis.train(train_data, epochs=1000, show=100, goal=0.001)

# 预测
test_data = np.array([2.0])
result = anfis.sim(test_data)

print(result)

在上面的代码中，我们首先生成了一些数据，然后使用Scikit-Fuzzy库创建了输入和输出的模糊集。然后，使用Neuro-Fuzzy库建立了ANFIS模型，添加输入和输出变量，并使用训练数据对模型进行训练。最后，使用模型进行预测，输出预测结果。

请注意，这只是一个简单的例子，实际使用中需要根据具体情况进行调整和优化。