用模糊神经网络实现水位控制的应用案例及matlab2021a代码
时间: 2023-08-06 16:09:41 浏览: 57
一个应用模糊神经网络实现水位控制的案例是使用模糊神经网络控制水库水位。下面是案例的matlab2021a代码示例:
```
% 定义输入变量范围
inputRange = [0 100];
% 定义输出变量范围
outputRange = [-100 100];
% 创建模糊神经网络
net = newfis('water_level_control');
% 添加输入变量
net = addvar(net, 'input', 'water_level', inputRange);
net = addvar(net, 'input', 'water_flow', inputRange);
% 添加输出变量
net = addvar(net, 'output', 'pump_speed', outputRange);
% 添加模糊规则
ruleList = [
1 1 1 1
1 2 2 1
1 3 3 1
2 1 2 1
2 2 3 1
2 3 3 1
3 1 3 1
3 2 3 1
3 3 3 1
];
net = addrule(net, ruleList);
% 训练网络
data = load('water_level_data.mat');
input = [data.water_level data.water_flow];
output = data.pump_speed;
net = anfis(input, output);
% 保存网络模型
save('water_level_control_fis', 'net');
```
在上述代码中,我们首先定义了输入和输出变量的范围,然后创建了一个名为“water_level_control”的模糊神经网络。我们添加了两个输入变量“water_level”和“water_flow”,以及一个输出变量“pump_speed”。接下来,我们添加了一些模糊规则,这些规则定义了如何将输入转换为输出。最后,我们使用训练数据训练了网络,并将训练好的模型保存到文件中。