partyuce.zip_Fuzzy prediction_模糊预测_自适应预测_预测 matlab

load mgdata.dat t=mgdata(:,1);%t为一列，时间序列 x=mgdata(:,2);%x为一列，输入数据 figure; plot(t,x); %subplot(2,2,1) %plotmf(fismat,'input',1) %subplot(2,2,3) %plotmf(fismat,'input',2) %subplot(2,2,2) %plotmf(fismat,'input',3) %subplot(2,2,1) %plotmf(fismat,'input',4) for t=118:1117%t取1000个为训练数据与检测数据的个数和 取40.。 Data(t-117,:)=[x(t-18) x(t-12) x(t-6) x(t) x(t+6)]; end trnData=Data(1:500,:); chkData=Data(501:end,:); fismat=genfis1(trnData); t=mgdata(:,1); [fismat1,error1,ss,fismat2,error2]=anfis(trnData,fismat,[],[],chkData); figure; plot(error1,'r'); hold on; plot(error2,'k'); anfis_output=evalfis([trnData(:,1:4);chkData(:,1:4)],fismat2); index=124:1123; figure; plot(t(index),[x(index) anfis_output]); figure; plot(t(index),x(index)-anfis_output);