10、基于模糊推理系统的汽车油耗预测参数调优

基于模糊推理系统的汽车油耗预测参数调优

1. 引言

在汽车油耗预测领域，模糊推理系统（FIS）是一种有效的工具。本文将详细介绍如何对 FIS 树进行调优以实现更准确的油耗预测，同时探讨如何利用 k 折交叉验证优化 FIS 参数，避免数据过拟合问题。

2. 数据准备

2.1 数据加载

使用以下代码加载数据：

data = loadGasData;

数据包含 7 列，前 6 列分别为：
- 气缸数
- 排量
- 马力
- 重量
- 加速度
- 车型年份

第 7 列为输出属性，即每加仑英里数（MPG）。

2.2 数据划分

将数据划分为输入和输出数据集：

X = data(:,1:6);
Y = data(:,7);

再将输入和输出数据集划分为训练数据（奇数索引样本）和验证数据（偶数索引样本）：

trnX = X(1:2:end,:); % 训练输入数据集
trnY = Y(1:2:end,:); % 训练输出数据集
vldX = X(2:2:end,:); % 验证输入数据集
vldY = Y(2:2:end,:); % 验证输出数据集

2.3 提取数据范围