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改代码为BP神经网络matlab代码

代码片段和文件信息
%% I. 清空环境变量
clear all
clc
%% II. 训练集/测试集产生
%%
% 1. 导入数据
load spectra_data.mat
%%
% 2. 随机产生训练集和测试集
temp = randperm(size(NIR1));
% 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_test2);
%% III. 数据归一化
[p_train ps_input] = mapminmax(P_train01);
p_test = mapminmax(‘apply‘P_testps_input);
[t_train ps_output] = mapminmax(T_train01);
%% IV. BP神经网络创建、训练及仿真测试
%%
% 1. 创建网络
net = newff(p_traint_train9);
%%
% 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(netp_traint_train);
%%
% 4. 仿真测试
t_sim = sim(netp_test);
%%
% 5. 数据反归一化
T_sim = mapminmax(‘reverse‘t_simps_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:NT_test‘b:*‘1:NT_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)
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 1431 2015-08-04 07:59 BP神经网络数据集代码\main.m
文件 171497 2010-10-14 20:24 BP神经网络数据集代码\spectra_data.mat
目录 0 2017-07-03 16:38 BP神经网络数据集代码\
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