基于模糊神经网络的时间序列预测(以hopkinsirandeath数据集为例,MATLAB)
模糊神经网络从提出发展到今天,主要有三种形式:算术神经网络、逻辑模糊神经网络和混合模糊神经网络。算术神经网络是最基本的,它主要是对输入量进行模糊化,且网络结构中的权重也是模糊权重;逻辑模糊神经网络的主要特点是模糊权值可以进行逻辑运算操作;混合模糊神经网络是对于基本的模糊神经网络而言,其内的传统函数和模糊权值的运算都是随意的不同的。模糊神经网络发展到今天,已经从理论研究应用到工业生产和人们生活中的各个领域。模糊神经网络已经在模式识别、图像处理、工业控制生产等各个领域取得了不少成果。
鉴于此,采用Takagi Sugeno Kang模糊神经网络对时间序列进行预测,以hopkinsirandeat数据为例进行说明,程序运行环境为MATLAB R2021B。主运行代码如下:
close all;clc;clear all
dat=load('hopkinsirandeath.txt')';
dat1=load('hopkinsiranconfirmed.txt')';
dat2=load('hopkinsiranrecovered.txt')';% Nonlinear ARX model to fit
sys = nlarx(dat,64);
sys1 = nlarx(dat1,64);
sys2 = nlarx(dat2,64);% Compare the simulated output of sys with measured data to ensure it is a good fit.
nstep = 40;
figure;
set(gcf, 'Position', [50, 200, 1300, 400])
subplot(1,3,1)
compare(dat,sys,nstep);title('Covid Iran Death');
grid on;
subplot(1,3,2)
compare(dat1,sys1,nstep);title('Covid Iran Confirm');
grid on;
subplot(1,3,3)
compare(dat2,sys2,2);title('Covid Iran Recovered');
grid on;
% Forecast the values into the future for a given time horizon K.
% K is number of days
K = 180;
opt = forecastOptions('InitialCondition','e');
[p,ForecastMSE] = forecast(sys,dat,K,opt);
[p1,ForecastMSE1] = forecast(sys1,dat1,K,opt);
[p2,ForecastMSE2] = forecast(sys2,dat2,K,opt);datsize=size(dat);datsize=datsize(1,1);
ylbl=datsize+K;
t = linspace(datsize,ylbl,length(p));
figure;
set(gcf, 'Position', [1, 1, 1000, 950])
subplot(3,1,1)
plot(dat,'--',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',5,...'Color',[0,0,0]);
hold on;
plot(t,p,'-.',...'LineWidth',2,...'MarkerSize',10,...'MarkerEdgeColor','r',...'Color',[0.9,0,0]);
title('Johns Hopkins Data for Iran COVID Deaths - Red is Forcasted')
xlabel('Days - From Jan 2020 Till Dec 2021','FontSize',12,...'FontWeight','bold','Color','b');
ylabel('Number of People','FontSize',12,...'FontWeight','bold','Color','b');datetick('x','mmm');
legend({'Measured','Forecasted'});subplot(3,1,2)
plot(dat1,'--',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',5,...'Color',[0,0,0]);
hold on;
plot(t,p1,'-.',...'LineWidth',2,...'MarkerSize',10,...'MarkerEdgeColor','r',...'Color',[0.9,0,0]);
title('Johns Hopkins Data for Iran COVID Confirmed - Red is Forcasted')
xlabel('Days - From Jan 2020 Till Dec 2021','FontSize',12,...'FontWeight','bold','Color','b');
ylabel('Number of People','FontSize',12,...'FontWeight','bold','Color','b');datetick('x','mmm');
legend({'Measured','Forecasted'});
subplot(3,1,3)
plot(dat2,'--',...'LineWidth',1,...'MarkerSize',5,...'Color',[0,0,0]);
hold on;
plot(t,p2,'-.',...'LineWidth',2,...'MarkerSize',10,...'MarkerEdgeColor','r',...'Color',[0.9,0,0]);
title('Johns Hopkins Data for Iran COVID Recovered - Red is Forcasted')
xlabel('Days - From Jan 2020 Till Dec 2021','FontSize',12,...'FontWeight','bold','Color','b');
ylabel('Number of People','FontSize',12,...'FontWeight','bold','Color','b');datetick('x','mmm');
legend({'Measured','Forecasted'});
%
finalpredict=[dat;p];
finalpredict1=[dat1;p1];
finalpredict2=[dat2;p2];%% Predicting original and forcasted data using ANFIS (FCM)
[TrainTargets,TrainOutputs]=fuzzfcm(finalpredict);
figure;
set(gcf, 'Position', [10, 50, 1100, 300])
Plotit(TrainTargets,TrainOutputs,'ANFIS Predict COVID Deaths');
%
[TrainTargets,TrainOutputs]=fuzzfcm(finalpredict1);
figure;
set(gcf, 'Position', [50, 100, 1100, 300])
Plotit(TrainTargets,TrainOutputs,'ANFIS Predict COVID Confirmed');
%
[TrainTargets,TrainOutputs]=fuzzfcm(finalpredict2);
figure;
set(gcf, 'Position', [70, 130, 1100, 300])
Plotit(TrainTargets,TrainOutputs,'ANFIS Predict COVID Recovered');完整代码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWWm5hv
擅长领域:现代信号处理,机器学习,深度学习,数字孪生,时间序列分析,设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
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如何快速掌握一门编程语言
学习一门新的编程语言可能是一个具有挑战性的过程,但通过一些系统的方法,可以大大加快这个过程。 目录 第一步:通过书籍和视频课程掌握基本语法1. **学习编程语言的基础知识**2. **掌握字符串处理**3. **掌握正则表达式和解析器**4. **掌握面…...
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NSSCTF-Web题目18(反序列化)
目录 [NISACTF 2022]babyserialize 1、题目 2、知识点 3、思路 [SWPUCTF 2022 新生赛]ez_ez_unserialize 4、题目 5、知识点 6、思路 [NISACTF 2022]babyserialize 1、题目 2、知识点 反序列化、绕过过滤、命令执行 3、思路 <?php include "waf.php";…...
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pgrouting使用
pgRouting是一个为PostgreSQL和PostGIS提供路由功能的开源库,它支持复杂的图论算法,用于在地理网络中进行最短路径搜索。以下是pgRouting的一些应用实例。 注意事项: 1、路网表中的id、source、target必须是int类型,否则创建拓扑…...
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Java数组
声明数组变量 dataType[] arrRefVar; 或者 dataType arrRefVar[]; 创建数组变量 使用new字符创建数组 arrayRefVar new dataType[arraySize]; 也可以和声明放在一起 dataType[] arrayRefVar new dataType[arraySize]; 或者 dataType[] arrayRefVar {value0, value1, …, …...
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质感提升,智能化看齐新势力,魏牌蓝山智驾版实拍
说起魏牌蓝山,不知道大家还记不记得它,这是去年4月上市的一款插电混动、大6座SUV,主打30万级豪华市场。今天呢我们来到一个天台,来看看它的最新版本——蓝山智驾版。一句话点评蓝山智驾版:车内的科技感与高级感有较高水准,明显是朝着新势力“开炮”。优势:1、内饰改动较大…...
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日系车企的“吸金”秘籍:“谨慎”与“激进”并存
近日,日系车企三强丰田、本田、日产相继发布2023财年财报。其中,丰田成为全球最为“吸金”的车企,超过中国目前排名前十车企利润的总和,也是日本近400万家企业中,营业利润首次超过5万亿日元的上市公司。同时,日产和本田也在本财年交出了一份优异的“答卷”,在营收和利润…...
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Flutter 中的 ShrinkWrappingViewPort 小部件:全面指南
Flutter 中的 ShrinkWrappingViewPort 小部件:全面指南 Flutter 是一个由 Google 开发的 UI 框架,它允许开发者使用 Dart 语言来构建跨平台的移动应用。在 Flutter 的布局体系中,ShrinkWrappingViewport 是一个特殊的滚动视图,它…...
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搜维尔科技:Movella Xsens用于动画,CG,短视频制作案例
用户名称 广州百漫文化传播有限公司 应用场景 基于Xsens MVN Link 动作捕捉系统的动画制作、CG制作、短视频制作、快速动画MAYA插件、影视动漫实时合成预渲染。 现场照片 《西行纪》内容简介:在远古神明的年代,世间存在着天众、龙众、阿修罗等八部众…...
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Python 应用开发:Streamlit 布局篇(容器布局)
st.columns 以并列方式插入容器。 插入若干并排排列的多元素容器,并返回一个容器对象列表。 要在返回的容器中添加元素,可以使用 with 符号(首选)或直接调用返回对象的方法。请参见下面的示例。 列只能放置在其他列的内部&…...
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1967python多媒体素材管理系统mysql数据库Django结构layUI布局计算机软件工程网页
一、源码特点 python Django多媒体素材管理系统是一套完善的web设计系统mysql数据库 ,对理解python编程开发语言有帮助,系统具有完整的源代码和数据库,系统主要采用B/S模式开发。 开发环境pycharm mysql 5.0 到5.5 依赖包 Dj…...