资源简介
神经网络使用RBF网络的OLS算法,用MATLAB编写的MG时间序列问题。
代码片段和文件信息
function main()
InDim = 4; %输入维数
OutDim = 1; %输出维数
SamNum = 3000; %训练样本数
TestSamNum = 500; %测试样本数
SP = 0.6; %隐节点扩展常数
ErrorLimit = 0.9; %目标误差
x(1) = 1.2; %初始值从1开始
%训练起始点
StartSamNum = 202;
% 训练终止点
EndSamNum = StartSamNum + SamNum -1;
%测试样本起始点
TestStartNum = 5002;
%测试样本终止点
EndTestNum = TestStartNum + TestSamNum - 1;
%Mackey-Glass 序列终止点
EndMG = 5600;
StartSamOutNum = StartSamNum + 85; %期望输出起始点
StartTestSamOutNum = TestStartNum +85; %测试期望输出起始点
EndSamOutNum = EndSamNum + 85; %期望输出终止点
EndTestSamOutNum = EndTestNum+85; %测试期望输出终止点
for t = 1:EndMG
if t <= 17
x(t+1) = x(t) -0.1*x(t);
else
x(t+1) = x(t) + (0.2 * x(t-17)/(1+x(t-17)^10)-0.1*x(t));
end
end
%figure
%plot(1:t+1x)
%SumIn =[x(t-18)x(t-12)x(t-6)x(t)] ;
%TestSumIn = x(:5002:5501);
SamIn = [];
for t = StartSamNum:EndSamNum
SamInOne = [x(t-18)x(t-12)x(t-6)x(t)]‘;
SamIn = [SamIn SamInOne]; %训练样本输入4*3000;
end
TestSamIn=[];
for t = TestStartNum:EndTestNum
TestSamInOne = [x(t-18)x(t-12)x(t-6)x(t)]‘;
TestSamIn = [TestSamIn TestSamInOne] ; %测试样本输入4*500
end
rand(‘state‘sum(100*clock))
NoiseVar = 0.1;
Noise = NoiseVar * randn(1SamNum);
SamOutNNoise = [];
for i = StartSamOutNum:EndSamOutNum %无噪声期望输出
SamOutNNoise = [SamOutNNoise x(i)];
end
SamOut = SamOutNNoise + Noise; %添加噪声的期望输出
TestSamOut = [];
for i
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