import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
import matplotlib.pyplot as plt

# Генерируем пример временного ряда с трендом и шумом
np.random.seed(42)
time = np.arange(0, 50)
data = 0.5 * time + np.random.normal(0, 2, size=time.shape)
plt.plot(time, data, label='Исходный ряд')
plt.xlabel('Время')
plt.ylabel('Значение')
plt.legend()
plt.show()


# Предположим, что мы используем 1 задержку (предыдущий момент времени)
# Создаем массив входных данных
input_data = data[:-1]
target_data = data[1:]

# Определим диапазон для входных данных
x = np.linspace(min(input_data), max(input_data), 100)

# Создаем нечеткие множества для входных данных
low = fuzz.trimf(x, [min(input_data), min(input_data), np.mean(input_data)])
medium = fuzz.trimf(x, [np.min(input_data), np.mean(input_data), np.max(input_data)])
high = fuzz.trimf(x, [np.mean(input_data), np.max(input_data), np.max(input_data)])

# Визуализируем
plt.figure()
plt.plot(x, low, label='Низкий')
plt.plot(x, medium, label='Средний')
plt.plot(x, high, label='Высокий')
plt.legend()
plt.title('Функции принадлежности для входных данных')
plt.show()

def fuzzy_predict(prev_value, x, low, medium, high):
    # Вычисляем степени принадлежности
    mu_low = fuzz.interp_membership(x, low, prev_value)
    mu_medium = fuzz.interp_membership(x, medium, prev_value)
    mu_high = fuzz.interp_membership(x, high, prev_value)
    
    # Правила
    # Предположим, что прогноз — взвешенное среднее
    # Для простоты
    forecast = (
        mu_low * np.mean(target_data) +
        mu_medium * np.mean(target_data) +
        mu_high * np.mean(target_data)
    ) / (mu_low + mu_medium + mu_high + 1e-6)  # избегаем деления на ноль
    return forecast

# Прогнозируем следующий ряд
predicted = []
for val in input_data:
    pred = fuzzy_predict(val, x, low, medium, high)
    predicted.append(pred)

# Визуализация
plt.plot(time[1:], target_data, label='Реальные данные')
plt.plot(time[1:], predicted, label='Прогноз нечеткой системы')
plt.xlabel('Время')
plt.ylabel('Значение')
plt.legend()
plt.title('Прогнозирование с помощью нечеткой системы')
plt.show()