神经网络学习笔记 4——实例
神经网络学习笔记 4——实例<div>%15—8神经网络预测%时间：2015-7-4-六
%第一次把这本书涉猎完，以后注意看重点章节。
clc, clear
%把表中第2列到第6列的数据保存到纯文本文件jingliu.txt
a=load('jingliu.txt');
%注意神经网络的数据格式，不要把矩阵搞转置了。
a=a';
%自变量数据规格化到[-1,1]
P=a( (1:4),(1:end-1) );
=mapminmax(P);
%因变量数据规格化到[-1,1]
T=a( 5,(1:end-1) );
=mapminmax(T);
%----------------训练RBF网络----------------------
net1=newrb(PN,TN)
%----------------------------------------------------</div><div><div> %------------预测样本点自变量规格化--------------
x=a(,end);
xn=mapminmax('apply',x,PS1);
%-----------求预测值，并把数据还原----------------
yn1=sim(net1,xn);
disp('求预测值，并把数据还原---RBF:')
y1=mapminmax('reverse',yn1,PS2)
%-------计算RBF网络预测的相对误差---------------
disp('计算RBF网络预测的相对误差')
delta1=abs(a(5,20)-y1)/a(5,20) </div><div><div><div><div>%初始化BP网络，隐含层的神经元取为4个（多次试验）
net2=feedforwardnet(4);
%-------------------训练BP网络--------------------
net2 = train(net2,PN,TN);
%求预测值，并把数据还原
yn2= net2(xn);
disp('求预测值，并把数据还原---BP:')
y2=mapminmax('reverse',yn2,PS2) </div><div><div></div></div></div></div></div></div>
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