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利用灰色关联调整神经网络隐层权重,得出的结果精度比较高。。。。。。。。。。。。
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% 16084
IN=1:42;
sr=zeros(142);
sr(1)=1080.94;
sr(2)=1083.03;
sr(3)=1162.8;
sr(4)=1155.61;
sr(5)=1092.82;
sr(6)=1099.26;
sr(7)=1161.06;
sr(8)=1258.05;
sr(9)=1299.03;
sr(10)=1298.3;
sr(11)=1440.22;
sr(12)=1641.3;
sr(13)=1672.21;
sr(14)=1612.73;
sr(15)=1658.64;
sr(16)=1752.42;
sr(17)=1837.99;
sr(18)=2099.29;
sr(19)=2675.47;
sr(20)=2786.33;
sr(21)=2881.07;
sr(22)=3183.98;
sr(23)=3841.27;
sr(24)=4109.65;
sr(25)=3820.7;
sr(26)=4471.03;
sr(27)=5218.83;
sr(28)=5552.3;
sr(29)=5954.77;
sr(30)=4871.78;
sr(31)=5261.56;
sr(32)=4383.39;
sr(33)=4348.54;
sr(34)=3472.71;
sr(35)=3693.11;
sr(36)=3433.35;
sr(37)=2736.1;
sr(38)=2775.72;
sr(39)=2397.37;
sr(40)=2293.78;
sr(41)=1728.79;
sr(42)=1871.16;
OUT=sr;
[XminxmaxxTmintmaxt]=premnmx(I
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