%%case16_fuzzyNet.m 为基于模糊神经网络的水质评价代码
%
%% 清空环境变量
clc
clear
echo on
%% 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(M,1);p0_1=p0;p0_2=p0_1;
p1=0.3*ones(M,1);p1_1=p1;p1_2=p1_1;
p2=0.3*ones(M,1);p2_1=p2;p2_2=p2_1;
p3=0.3*ones(M,1);p3_1=p3;p3_2=p3_1;
p4=0.3*ones(M,1);p4_1=p4;p4_2=p4_1;
p5=0.3*ones(M,1);p5_1=p5;p5_2=p5_1;
p6=0.3*ones(M,1);p6_1=p6;p6_2=p6_1;
%参数初始化
c=1+rands(M,I);c_1=c;c_2=c_1;
b=1+rands(M,I);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
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
[n,m]=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(i,j)=exp(-(x(i)-c(j,i))^2/b(j,i));
end
end
%模糊规则计算
for i=1:M
w(i)=u(1,i)*u(2,i)*u(3,i)*u(4,i)*u(5,i)*u(6,i);
end
addw=sum(w);
for i=1:M
yi(i)=p0_1(i)+p1_1(i)*x(1)+p2_1(i)*x(2)+p3_1(i)*x(3)+p4_1(i)*x(4)+p5_1(i)*x(5)+p6_1(i)*x(6);
end
addyw=yi*w';
%网络预测计算
yn(k)=addyw/addw;
e(k)=outputn(k)-yn(k);
%计算p的变化值
d_p=zeros(M,1);
d_p=xite*e(k)*w./addw;
d_p=d_p';
%计算b变化值
d_b=0*b_1;
for i=1:M
for j=1:I
d_b(i,j)=xite*e(k)*(yi(i)*addw-addyw)*(x(j)-c(i,j))^2*w(i)/(b(i,j)^2*addw^2);
end
end
%更新c变化值
for i=1:M
for j=1:I
d_c(i,j)=xite*e(k)*(yi(i)*addw-addyw)*2*(x(j)-c(i,j))*w(i)/(b(i,j)*addw^2);
end
end
p0=p0_1+ d_p+alfa*(p0_1-p0_2);
p1=p1_1+ d_p*x(1)+alfa*(p1_1-p1_2);
p2=p2_1+ d_p*x(2)+alfa*(p2_1-p2_2);
p3=p3_1+ d_p*x(3)+alfa*(p3_1-p3_2);
p4=p4_1+ d_p*x(4)+alfa*(p4_1-p4_2);
p5=p5_1+ d_p*x(5)+alfa*(p5_1-p5_2);
p6=p6_1+ d_p*x(6)+alfa*(p6_1-p6_2);
b=b_1+d_b+alfa*(b_1-b_2);
c=c_1+d_c+alfa*(c_1-c_2);
p0_2=p0_1;p0_1=p0;
p1_2=p1_1;p1_1=p1;
p2_2=p2_1;p2_1=p2;
p3_2=p3_1;p3_1=p3;
p4_2=p4_1;p4_1=p4;
p5_2=p5_1;p5_1=p5;
p6_2=p6_1;p6_1=p6;
c_2=c_1;c_1=c;
b_2=b_1;b_1=b;
end
E(iii)=sum(abs(e));
end
figure(1);
plot(outputn,'r')
hold on
plot(yn,'b')
hold on
plot(outputn-yn,'g');
legend('实际输出','预测输出','误差','fontsize',12)
title('训练数据预测','fontsize',12)
xlabel('样本序号','fontsize',12)
ylabel('水质等级','fontsize',12)
%% 网络预测
%数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
[n,m]=size(inputn_test)
for k=1:m
x=inputn_test(:,k);
%计算输出中间层
for i=1:I
for j=1:M
u(i,j)=exp(-(x(i)-c(j,i))^2/b(j,i));
end
end
for i=1:M
w(i)=u(1,i)*u(2,i)*u(3,i)*u(4,i)*u(5,i)*u(6,i);
end
addw=0;
for i=1:M
addw=addw+w(i);
end
for i=1:M
yi(i)=p0_1(i)+p1_1(i)*x(1)+p2_1(i)*x(2)+p3_1(i)*x(3)+p4_1(i)*x(4)+p5_1(i)*x(5)+p6_1(i)*x(6);
end
addyw=0;
for i=1:M
addyw=addyw+yi(i)*w(i);
end
%计算输出
yc(k)=addyw/addw;
end
%预测结果反归一化
test_simu=mapminmax('reverse',yc,outputps);
%作图
figure(2)
plot(output_test,'r')
hold on
plot(test_simu,'b')
hold on
plot(test_simu-output_test,'g')
legend('实际输出','预测输出','误差','fontsize',12)
title('测试数据预测','fontsize',12)
xlabel('样本序号','fontsize',12)
ylabel('水质等级','fontsize',12)
%% 嘉陵江实际水质预测
load data2 hgsc gjhy dxg
%-----------------------------------红工水厂-----------------------------------
zssz=hgsc;
%数据归一化
inputn_test =mapminmax('apply',zssz,inputps);
[n,m]=size(zssz);
for k=1:1:m
x=inputn_test(:,k);
%计算输出中间层
for i=1:I
for j=1:M
u(i,j)=exp(-(x(i)-c(j,i))^2/b(j,i));
end
end
for i=1:M
w(i)=u(1,i)*u(2,i)*u(3,i)*u(4,i)*u(5,i)*u(6,i);
end
addw=0;
for i=1:M
addw=addw+w(i);
end
for i=1:M
yi(i)=p0_1(i)+p1_1(i)*x(1)+p2_1(i)*x(2)+p3_1(i)*x(3)+p4_1(i)*x(4)+p5_1(i)*x(5)+p6_1(i)*x(6);
end
addyw=0;
for i=1:M
addyw=addyw+yi(i)*w(i);
end
%计算输出
szzb(k)=addyw/addw;
end
szzbz1=mapminmax('reverse',szzb,outputps);
for i=1:m
if szzbz1(i)<=1.5
szpj1(i)=1;
elseif szzbz1(i)>1.5&&szzbz1(i)<=2.5
szpj1(i)=2;
elseif szzbz1(i)>2.5&&szzbz1(i)<=3.5
szpj1(i)=3;
elseif szzbz1(i)>3.5&&szzbz1(i)<=4.5
szpj1(i)=4;
else
szpj1(i)=5;
end
end
% %-----------------------------------高家花园-----------------------------------
zssz=gjhy;
inputn_test =mapminmax('apply',zssz,inputps);
[n,m]=size(zssz);
for k=1:1:m
x=inputn_test(:,k);
%计算输出中间层
for i=1:I
for j=1:M
u(i,j)=exp(-(x(i)-c(j,i))^2/b(j,i));
end
end
for i=1:M
w(i)=u(1,i)*u(2,i)*u(3,i)*u(4,i)*u(5,i)*u(6,i);
end
addw=0;
for i=1:M
addw=addw+w(i);
end
for i=1:M
yi(i)=p0_1(i)+p1_1(i)*x(1)+p2_1(i)*x(2)+p3_1(i)*x(3)+p4_1(i)*x(4)+p5_1(i)*x(5)+p6_1(i)*x(6);
end
addyw=0;
for i=1:M
addyw=addyw+yi(i)*w(i);
end
%计算输出
szzb(k)=addyw/addw;
end
szzbz2=mapminmax('reverse',szzb,outputps);
for i=1:m
if szzbz2(i)<=1.5
szpj2(i)=1;
elseif szzbz2(i)>1.5&&szzbz2(i)<=2.5
szpj2(i)=2;
elseif szzbz2(i)>2.5&&szzbz2(i)<=3.5
szpj2(i)=3;
elseif szzbz2(i)>3.5&&szzbz2(i)<=4.5
szpj2(i)=4;
else
szpj2(i)=5;
end
end
% %-----------------------------------大溪沟水厂-----------------------------------
zssz=dxg;
inputn_test =mapminmax('apply',zssz,inputps);
[n,m]=size(zssz);
for k=1:1:m
x=inputn_test(:,k);
%计算输出中间层
for i=1:I
for j=1:M
u(i,j)=exp(-(x(i)-c(j,i))^2/b(j,i));
end
end
for i=1:M
w(i)=u(1,i)*u(2,i)*u(3,i)*u(4,i)*u(5,i)*u(6,i);
end
addw=0;
for i=1:M
addw=addw+w(i);
end
for i=1:M
yi(i)=p0_1(i)+p1_1(i)*x(1)+p2_1(i)*x(2)+p3_1(i)*x(3)+p4_1(i)*x(4)+p5_1(i)*x(5)+p6_1(i)*x(6);
end
addyw=0;
for i=1:M
addyw=addyw+yi(i)*w(i);
end
%计算输出
szzb(k)=addyw/addw;
end
szzbz3=mapminmax('reverse',szzb,outputps);
for i=1:m
if szzbz3(i)<=1.5
szpj3(i)=1;
elseif szzbz3(i)>1.5&&szzbz3(i)<=2.5
szpj3(i)=2;
elseif szzbz3(i)>2.5&&szzbz3(i)<=3.5
szpj3(i)=3;
elseif szzbz3(i)>3.5&&szzbz3(i)<=4.5
szpj3(i)=4;
else
szpj3(i)=5;
end
end
figure(3)
plot(szzbz1,'o-r')
hold on
plot(szzbz2,'*-g')
hold on
plot(szzbz3,'*:b')
xlabel('时间','fontsize',12)
ylabel('预测水质','fontsize',12)
legend('红工水厂','高家花园水厂','大溪沟水厂','fontsize',12)
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系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐矛盾,为此,通过模拟人类学习和自适应能力,人们提出了智能控制的思想。控制理论专家Austrom(1991)在IFAC 大会上指出:模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能控制方法。通常专家系统建立在专家经验上,并非建立在工业过程所产生的操作数据上,且一般复杂系统所具有的不精确性、不确定性就算领域专家也很难把握,这使建立专家系统非常困难。而模糊逻辑和神经网络作为两种典型的智能控制方法,各有优缺,模糊逻辑与神经网络的融合———模糊神经网络(Fuzzy Neural Network)由于吸取了模糊逻辑和神经网络的优点, 部分避免了两者的缺点, 已经成为当今智能控制研究的热点之一。 [1] 模糊逻辑(FL)、神经网络理论(NN)、遗传算法(GA)、随机推理(PR), 以及置信网络、混沌理论和部分学习理论相融合,形成了一种协作体,这种融合并非杂乱无章地将模糊逻辑、神经网络和遗传算法等进行拼凑,而是通过各种方法解决本领域的问题并相互取长补短,从而形成了各种方法的协作.从这个意义上讲,各种方法是互补的, 而不是竞争的。在协作体中, 各种方法起着不同的作
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nwsuaf_huasir
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