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clear
clc
load num.mat
%输入数据
input_train=itrain‘;   %训练样本
output_train=otrain‘;   %训练样本理想结果
input_test=itest‘;      %测试数据
%归一化
[inputninputps]=mapminmax（input_train）;     
[outputnoutputps]=mapminmax（output_train）;
%初始化网络结果
net=newff（inputnoutputn21）; %输入输出样本数据，隐含层节点数
net.trainParam.epochs=100;  %迭代次数
net.trainParam.lr=0.1;     %学习率
net.trainParam.goal=0.00001; %设置目标值
net=train（netinputnoutputn）; %网络训练
inputn_test=mapminmax（‘apply‘input_testinputps）;  %预测数据归一化
an=sim（netinputn_test）;          %网络预测输出
bpoutput=mapminmax（‘reverse‘anoutputps）;   %输出反归一化
bpoutput‘
% save data net inputps outputps    %保存训练好的网络
% load data net input output    %下载训练好的网络
% inputn_test=mapminmax（‘apply‘input_testinputps）;  %预测数据归一化
% an=sim（netinputn_test）;          %网络预测输出
% bpoutput=mapminmax（‘reverse‘anoutputs）;   %输出反归一化

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        965  2018-04-25 08:04  BP评价\eassybp.m

     文件        964  2018-04-25 08:04  BP评价\num.mat

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                 1929                    3