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%% 構(gòu)造擬合數(shù)據(jù)
for i=1:4000
input(i,:)=10*rand(1,2)-5;
output(i)=input(i,1)^2+input(i,2)^2;
end
output=output';
save data input output
%% 清空環(huán)境變量
clc
clear
tic
%% 訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)提取及歸一化
%下載輸入輸出數(shù)據(jù)
load data input output
%從1到2000間隨機(jī)排序
k=rand(1,4000);
[m,n]=sort(k);
%找出訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)
input_train=input(n(1:3900),:)';
output_train=output(n(1:3900),:)';
input_test=input(n(3901:4000),:)';
output_test=output(n(3901:4000),:)';
%選連樣本輸入輸出數(shù)據(jù)歸一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%% BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
% %初始化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
net=newff(inputn,outputn,5);
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.0000004;
%網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
net=train(net,inputn,outputn);
%% BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)
%預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)歸一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出
an=sim(net,inputn_test);
%網(wǎng)絡(luò)輸出反歸一化
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);
%% 結(jié)果分析
figure(1)
plot(BPoutput,':og')
hold on
plot(output_test,'-*');
legend({'預(yù)測(cè)輸出','期望輸出'},'fontsize',12)
title('BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出','fontsize',12)
xlabel('樣本','fontsize',12)
ylabel('輸出','fontsize',12)
print -dtiff -r600 4-3
%預(yù)測(cè)誤差
error=BPoutput-output_test;
figure(2)
plot(error,'-*')
title('神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差')
figure(3)
plot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*');
title('神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差百分比')
errorsum=sum(abs(error));
toc
save data net inputps outputps
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