模糊神经网络的预测算法-嘉陵江水质评价

神经网络预测，模糊神经网络的预测算法-嘉陵江水质评价

%% 清空环境变量
clc
clear

%% 参数初始化
xite=0.001;
alfa=0.05;

%网络节点
I=6;   %输入节点数
M=12;  %隐含节点数
O=1;   %输出节点数

%系数初始化
p0=0.3*ones（M1）;p0_1=p0;p0_2=p0_1;
p1=0.3*ones（M1）;p1_1=p1;p1_2=p1_1;
p2=0.3*ones（M1）;p2_1=p2;p2_2=p2_1;
p3=0.3*ones（M1）;p3_1=p3;p3_2=p3_1;
p4=0.3*ones（M1）;p4_1=p4;p4_2=p4_1;
p5=0.3*ones（M1）;p5_1=p5;p5_2=p5_1;
p6=0.3*ones（M1）;p6_1=p6;p6_2=p6_1;

%参数初始化
c=1+rands（MI）;c_1=c;c_2=c_1;
b=1+rands（MI）;b_1=b;b_2=b_1;

maxgen=100; %进化次数

%网络测试数据，并对数据归一化
load data1 input_train output_train input_test output_test

%选连样本输入输出数据归一化
[inputninputps]=mapminmax（input_train）;
[outputnoutputps]=mapminmax（output_train）;
[nm]=size（input_train）;

%% 网络训练
%循环开始，进化网络
for iii=1:maxgen
    iii
    for k=1:m        
        x=inputn（:k）;
        
        %输出层结算
        for i=1:I
            for j=1:M
                u（ij）=exp（-（x（i）-c（ji））^2/b（ji））;
            end
        end
        
        %模糊规则计算
        for i=1:M
            w（i）=

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        9939  2009-10-02 09:48  data1.mat
     文件        1954  2009-10-22 21:51  data2.mat
     文件        7852  2011-03-26 23:33  FuzzyNet.m