以温度,辐射强度,风速,湿度为变量,太阳能发电量为结果,模糊神经网络预测太阳能发电,matlab代码
时间: 2024-04-30 07:20:15 浏览: 10
以下是基于模糊神经网络的太阳能发电量预测的 MATLAB 代码:
```matlab
% 导入数据集
data = importdata('solar_data.csv');
% 设置输入变量和输出变量
inputs = data(:,1:4)';
output = data(:,5)';
% 划分数据集为训练集和测试集
trainInputs = inputs(:,1:1000);
trainOutput = output(1:1000);
testInputs = inputs(:,1001:end);
testOutput = output(1001:end);
% 初始化模糊神经网络
fis = newfis('solar_prediction');
fis = addvar(fis, 'input', 'temperature', [-10 50]);
fis = addvar(fis, 'input', 'radiation', [0 1500]);
fis = addvar(fis, 'input', 'wind_speed', [0 15]);
fis = addvar(fis, 'input', 'humidity', [0 100]);
fis = addvar(fis, 'output', 'power', [0 1000]);
% 设置隶属度函数
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'cold', 'trimf', [-10 0 20]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'normal', 'trimf', [10 25 40]);
fis = addmf(fis, 'input', 1, 'hot', 'trimf', [30 50 50]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'low', 'trimf', [0 0 750]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'normal', 'trimf', [500 750 1000]);
fis = addmf(fis, 'input', 2, 'high', 'trimf', [750 1500 1500]);
fis = addmf(fis, 'input', 3, 'low', 'trimf', [0 0 5]);
fis = addmf(fis, 'input', 3, 'normal', 'trimf', [2 7.5 13]);
fis = addmf(fis, 'input', 3, 'high', 'trimf', [10 15 15]);
fis = addmf(fis, 'input', 4, 'dry', 'trimf', [0 0 50]);
fis = addmf(fis, 'input', 4, 'normal', 'trimf', [30 50 70]);
fis = addmf(fis, 'input', 4, 'wet', 'trimf', [60 100 100]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'low', 'trimf', [0 0 500]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'normal', 'trimf', [200 500 800]);
fis = addmf(fis, 'output', 1, 'high', 'trimf', [600 1000 1000]);
% 设置规则
ruleList = [
1 1 1 1 1
1 1 1 2 1
1 1 1 3 1
1 1 2 1 1
1 1 2 2 2
1 1 2 3 3
1 1 3 1 2
1 1 3 2 3
1 1 3 3 3
1 2 1 1 1
1 2 1 2 2
1 2 1 3 3
1 2 2 1 2
1 2 2 2 3
1 2 2 3 3
1 2 3 1 2
1 2 3 2 3
1 2 3 3 3
1 3 1 1 1
1 3 1 2 2
1 3 1 3 3
1 3 2 1 2
1 3 2 2 3
1 3 2 3 3
1 3 3 1 2
1 3 3 2 3
1 3 3 3 3
2 1 1 1 1
2 1 1 2 1
2 1 1 3 1
2 1 2 1 1
2 1 2 2 2
2 1 2 3 2
2 1 3 1 2
2 1 3 2 3
2 1 3 3 3
2 2 1 1 1
2 2 1 2 2
2 2 1 3 3
2 2 2 1 2
2 2 2 2 3
2 2 2 3 3
2 2 3 1 2
2 2 3 2 3
2 2 3 3 3
2 3 1 1 1
2 3 1 2 2
2 3 1 3 3
2 3 2 1 2
2 3 2 2 3
2 3 2 3 3
2 3 3 1 2
2 3 3 2 3
2 3 3 3 3
3 1 1 1 1
3 1 1 2 1
3 1 1 3 1
3 1 2 1 1
3 1 2 2 2
3 1 2 3 2
3 1 3 1 2
3 1 3 2 3
3 1 3 3 3
3 2 1 1 1
3 2 1 2 2
3 2 1 3 3
3 2 2 1 2
3 2 2 2 3
3 2 2 3 3
3 2 3 1 2
3 2 3 2 3
3 2 3 3 3
3 3 1 1 1
3 3 1 2 2
3 3 1 3 3
3 3 2 1 2
3 3 2 2 3
3 3 2 3 3
3 3 3 1 2
3 3 3 2 3
3 3 3 3 3
];
fis = addrule(fis, ruleList);
% 训练模糊神经网络
options = anfisOptions('InitialFIS', fis, 'EpochNumber', 50, 'DisplayANFISInformation', 0, 'DisplayErrorValues', 0, 'DisplayStepSize', 0, 'ValidationData', [testInputs; testOutput]);
[trnFIS, trnError, ~, chkFIS, chkError] = anfis([trainInputs; trainOutput], options);
% 评估模型
trainPredict = evalfis(trainInputs', trnFIS);
testPredict = evalfis(testInputs', chkFIS);
% 绘制预测结果
figure
plot(trainOutput, 'b', 'LineWidth', 1.5)
hold on
plot(trainPredict, 'r--', 'LineWidth', 1.5)
plot(testOutput, 'g', 'LineWidth', 1.5)
plot(testPredict, 'm--', 'LineWidth', 1.5)
legend('Training Data', 'Training Prediction', 'Testing Data', 'Testing Prediction')
title('Solar Power Prediction Using Fuzzy Neural Network')
xlabel('Samples')
ylabel('Power (W)')
```
在这个代码中,我们首先导入数据集并划分成训练集和测试集。然后,我们初始化一个模糊神经网络,设置输入和输出变量的隶属度函数,以及规则列表。接下来,我们使用 `anfis` 函数训练模型,并使用 `evalfis` 函数对训练集和测试集进行预测。最后,我们绘制预测结果的图表,以便进行评估。