模糊神经网络（FNN）用于数据预测
资源简介
本仓库提供了一个基于Python实现的模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）项目，专为数据预测设计。该项目通过两个核心脚本和配套的数据集及模型参数文件，演示了如何运用FNN处理时间序列或其他类型的数据预测任务。
主要文件说明
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FNN.py
此脚本为核心训练模块，负责加载训练数据train.csv，构建并训练模糊神经网络模型。训练过程中，它会根据数据特点调整模型参数，并最终保存模型的关键参数，如隶属度函数的中心点、宽度向量以及学习后的权重等至.npy文件中。 -
test.py
完成预测功能的脚本，它读取由FNN.py训练生成的模型参数，并用这些参数对test.csv中的测试数据进行预测。预测结果不仅包含平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等关键性能指标，还会分析预测值与实际值之间的差异分布，以图表或数值形式展现，帮助用户理解模型性能。 -
train.csv, test.csv
分别是用于训练和测试的数据集，这两个CSV文件包含了输入特征与对应的目标变量，适合用于监督学习任务。 -
.npy文件
训练完成后自动生成的文件，存储了模型的中间变量和参数，如隶属度函数的具体配置和权重矩阵，以便于快速加载和预测。
快速启动指南
- 环境准备: 确保你的开发环境中已安装Python 3.x及其必要的库，比如numpy, pandas, tensorflow (如果模型训练有使用)。
- 运行训练: 在终端或命令提示符下，运行
python FNN.py来训练模型，这将处理train.csv并生成模型参数。 - 模型测试: 使用
python test.py来评估模型在test.csv上的表现，你会看到详细的预测效果与误差分析。 - 定制化: 根据需要，你可以在FNN.py中修改网络结构、学习率等超参数来优化模型。
注意事项
- 确保所有数据文件与代码位于同一目录下，以避免路径问题。
- 由于FNN依赖于模糊逻辑，因此在调整模型前，理解模糊集的概念是有帮助的。
- 实际应用时，可能需要根据具体数据特性调整算法参数。
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