导入数据用模糊神经网络预测数据代码python
时间: 2024-05-16 18:13:36 浏览: 11
以下是一个简单的模糊神经网络预测数据的 Python 代码示例:
```python
# 导入必要的库
import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
from skfuzzy import control as ctrl
# 创建输入变量
input_var = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'input_var')
# 创建输出变量
output_var = ctrl.Consequent(np.arange(0, 11, 1), 'output_var')
# 创建模糊集合
names = ['low', 'medium', 'high']
input_var.automf(names=names)
output_var.automf(names=names)
# 创建规则
rule1 = ctrl.Rule(input_var['low'], output_var['high'])
rule2 = ctrl.Rule(input_var['medium'], output_var['medium'])
rule3 = ctrl.Rule(input_var['high'], output_var['low'])
# 创建控制器
system = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3])
simulator = ctrl.ControlSystemSimulation(system)
# 设置输入值
simulator.input['input_var'] = 5
# 运行模拟器
simulator.compute()
# 输出结果
print(simulator.output['output_var'])
```
在此示例中,我们首先创建了一个输入变量 `input_var` 和一个输出变量 `output_var`。然后,我们使用 `automf` 方法创建了三个模糊集合(低、中、高)。接下来,我们创建了三个规则,将输入变量映射到输出变量。最后,我们创建了一个控制器并使用 `ControlSystemSimulation` 类运行模拟。最终,我们输出了模拟的输出变量 `output_var` 的值。
请注意,这只是一个简单的示例,您需要根据您的具体数据和问题进行更改和调整。
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