神经网络的matlab代码,神经网络 matlab代码

【实例简介】

【实例截图】

【核心代码】

%% I. 清空环境变量

clear all

clc

%% II. 训练集/测试集产生

% % 1. 导入数据

% importdata('新建文本文档.txt')

load wdsy.mat

% 2. 随机产生训练集和测试集

temp = randperm(size(NIR,1));

% 训练集——50个样本

P_train = NIR(temp(1:50),:)';

T_train = octane(temp(1:50),:)';

% 测试集——10个样本

P_test = NIR(temp(51:end),:)';

T_test = octane(temp(51:end),:)';

N = size(P_test,2);

%% III. 数据归一化

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);

p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1);

%% IV. BP神经网络创建、训练及仿真测试

% 1. 创建网络

net = newff(p_train,t_train,9);

% 2. 设置训练参数

net.trainParam.epochs = 1000;

net.trainParam.goal = 1e-3;

net.trainParam.lr = 0.01;

% 3. 训练网络

net = train(net,p_train,t_train);

% 4. 仿真测试

t_sim = sim(net,p_test);

% 5. 数据反归一化

T_sim = mapminmax('reverse',t_sim,ps_output);

%% V. 性能评价

% 1. 相对误差error

error = abs(T_sim - T_test)./T_test;

% 2. 决定系数R^2

R2 = (N * sum(T_sim .* T_test) - sum(T_sim) * sum(T_test))^2 / ((N * sum((T_sim).^2) - (sum(T_sim))^2) * (N * sum((T_test).^2) - (sum(T_test))^2));

% 3. 结果对比

result = [T_test' T_sim' error']

%% VI. 绘图

figure

plot(1:N,T_test,'b:*',1:N,T_sim,'r-o')

legend('真实值','预测值')

xlabel('预测样本')

ylabel('辛烷值')

string = {'测试集辛烷值含量预测结果对比';['R^2=' num2str(R2)]};

title(string)

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