基于 ANFIS 的时间序列预测：MATLAB 实现

基于 ANFIS 的时间序列预测：MATLAB 实现

时间序列预测是一项重要的任务，可以帮助我们对未来的趋势和模式进行预测。在本文中，我们将介绍如何使用 ANFIS（自适应神经模糊推理系统）模型来进行时间序列预测，并提供 MATLAB 代码示例。

ANFIS 是一种结合了模糊逻辑和神经网络的模型，可以用于处理复杂的非线性系统。它基于模糊推理的原理，通过学习输入和输出数据之间的映射关系，从而进行预测。下面是使用 MATLAB 实现 ANFIS 时间序列预测的步骤：

步骤 1: 数据准备
首先，我们需要准备时间序列数据作为模型的输入和输出。假设我们有一个包含 N 个观测值的时间序列，我们将使用前 N-1 个观测值作为输入，第 N 个观测值作为输出。

% 假设时间序列数据保存在名为 data 的向量中
inputData = data(1:end-1