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matlab经典智能算法案例分析-BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合

代码片段和文件信息
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%% 清空环境变量
clc
clear
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载输入输出数据
load data input output
%从1到2000间随机排序
k=rand(12000);
[mn]=sort(k);
%找出训练数据和预测数据
input_train=input(n(1:1900):)‘;
output_train=output(n(1:1900));
input_test=input(n(1901:2000):)‘;
output_test=output(n(1901:2000));
%选连样本输入输出数据归一化
[inputninputps]=mapminmax(input_train);
[outputnoutputps]=mapminmax(output_train);
%% BP网络训练
% %初始化网络结构
net=newff(inputnoutputn5);
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.00004;
%网络训练
net=train(netinputnoutputn);
%% BP网络预测
%预测数据归一化
inputn_test=mapminmax(‘apply‘input_testinputps);
%网络预测输出
an=sim(netinputn_test);
%网络输出反归一化
BPoutput=mapminmax(‘reverse‘anoutputps);
%% 结果分析
figure(1)
plot(BPoutput‘:og‘)
hold on
plot(output_test‘-*‘);
legend(‘预测输出‘‘期望输出‘)
title(‘BP网络预测输出‘‘fontsize‘12)
ylabel(‘函数输出‘‘fontsize‘12)
xlabel(‘样本‘‘fontsize‘12)
%预测误差
error=BPoutput-output_test;
figure(2)
plot(error‘-*‘)
title(‘BP网络预测误差‘‘fontsize‘12)
ylabel(‘误差‘‘fontsize‘12)
xlabel(‘样本‘‘fontsize‘12)
figure(3)
plot((output_test-BPoutput)./BPoutput‘-*‘);
title(‘神经网络预测误差百分比‘)
errorsum=sum(abs(error))
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属性 大小 日期 时间 名称
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文件 1400 2010-01-30 20:21 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合\BP.m
文件 1425 2010-01-30 20:21 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合\BP_Hidden.m
文件 46375 2009-12-14 15:38 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合\data.mat
目录 0 2012-06-30 15:20 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
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