有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测

有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测

%% 第25章 有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测
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%% 清空环境变量
clear all
clc

%% 训练集/测试集产生
load spectra_data.mat
% 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）;

%% BP神经网络创建、训练及仿真测试（R2009a）

% 创建网络
net = newff（P_trainT_train9）;
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-3;
net.trainParam.lr = 0.01;
% 训练网络
net = train（netP_trainT_train）;
% 仿真测试
T_sim_bp = sim（netP_test）;

%% RBF神经网络创建及仿真测试

% 创建网络
net = newrbe（P_trainT_train0.3）;
% 仿真测试
T_sim_rbf = sim（netP_test）;

%% 性能评价

% 相对误差error
error_bp = abs（T_sim_bp - T_test）./T_test;
error_rbf = abs（T_sim_rbf - T_test）./T_test;
% 决定系数R^2
R2_bp = （N * sum（T_sim_bp .* T_test） - sum（T_sim_bp） * sum（T_test））^2 / （（N * sum（（T_sim_bp）.^2） - （sum（T_sim_bp））^2） * （N * sum（（T_test）.^2） - （sum（T_test））^2））; 
R2_rbf = （N * sum（T_sim_rbf .* T_test） - sum（T_sim_rbf） * sum（T_test））^2 / （（N * sum（（T_sim_rbf）.^2） - （sum（T_sim_rbf））^2） * （N * sum（（T_test）.^2） - （sum（T_test））^2））;
% 结果对比
result_bp = [T_test‘ T_sim_bp‘ T_sim_rbf‘ error_bp‘ error_rbf‘]

%% 绘图
figure
plot（1:NT_test‘b:*‘1:NT_sim_bp‘r-o‘1:NT_sim_rbf‘k-.^‘）
legend（‘真实值‘‘BP预测值‘‘RBF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（BP vs RBF）‘;[‘R^2=‘ num2str（R2_bp） ‘（BP）‘ ‘  R^2=‘ num2str（R2_rbf） ‘（RBF）‘]};
title（string）

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% 	相关论坛：
Matlab技术论坛：www.matlabsky.com
Matlab函数百科：www.mfun.la
	
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 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        3139  2015-06-18 15:44  chapter25\main_2009a.m
     文件        3128  2015-06-18 15:45  chapter25\main_2014a.m
     文件      171497  2010-10-14 20:24  chapter25\spectra_data.mat
     目录           0  2018-01-02 21:38  chapter25\