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Matlab BP神经网络(下)

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发表于 2021-7-23 14:07 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
归一化算法:3 u3 X% M( Y* {4 h8 w  e$ I  S
(0,1):
) ?! N: G( z) i2 k+ b$ t2 ay = ( x − m i n ) / ( m a x − m i n ) y=(x-min)/(max-min) y=(x−min)/(max−min)8 m1 w  M; r8 C" |/ E' N" [1 h0 U
(-1,1):6 I$ q( O: x/ ^8 B0 v' o, F) g
y = 2 ∗ ( x − m i n ) / ( m a x − m i n ) − 1 y=2*(x-min)/(max-min)-1 y=2∗(x−min)/(max−min)−1
7 W/ c1 N' m: M" L7 A: _0 R3 u8 f& [7 \6 j
重点函数:- E- ]) A& g+ B7 ^
$ y  s3 s- ^+ u6 e* B0 D
  • % mapminmax:归一化
  • [Y, PS]=mapminmax(X,YMIN,YMAX)  % 把X归一化到(YMIN.YMAX)
  • % Y:归一化得到的数据;
  • % PS:结构体,里面是归一化的信息(最小值,最大值,范围等)
  • Z=mapminmax('apply',X,PS)   % 利用PS信息对X进行归一化输出Z
  • X=mapminmax('reverse',Y,PS) % 反归一化
    4 b$ p- ~( }# o% A6 s0 T" w% f
$ t. Q/ \+ r; K5 g6 l& x: G
2 j6 S3 n5 }( Y1 z* X' Q( y

# e" g3 L  m' c& R+ V+ e7 a, I* cS可以是数组[n1,n2,n3,…]设置多个隐藏层,每个神经元数目为n1,n2,n3.
3 A/ x' J0 C( \9 w9 P- f. {+ w# I+ N7 i7 b, x7 J1 d. y% ]

* d$ S2 p' ?% v$ J3 r% x' Z
5 X9 j5 e2 n9 I5 Q5 I' y% X. Y7 f7 K7 o# N  W4 g$ V/ ]5 K
0 w' }+ z; w4 G# F4 l  s+ I) u
5 H% b6 s. y. ^6 v
1 i$ d+ W. C4 P
( Y8 l% R- C8 O; O) y
8 s/ J9 p) x' v# B6 F' g

/ _8 e9 k, j4 ]2 u1 Q例子:
! `7 \* M9 k% q6 Q" Y5 c" [. W- q1 \# c1 |/ H- M2 C5 @
5 N  Y% W0 d8 q7 K
& l: |- ^& n8 W; f& k3 b7 ]7 O

0 J( }0 Q9 D! ^* C( |" K7 G
0 a' g  v9 s$ ]  |# Y! }9 {8 Q* P3 `/ x. q. c  O
! }; m% G/ q" L7 r- W  h$ B
NIR(输入数据)是一个60X401矩阵;
( B4 a$ s/ [; F" ]* roctane(目标数据)是一个60X1矩阵;' l. G8 Q; H; I1 v/ S9 S

$ F% R2 _5 c+ i6 a& b# p
  • %% I. 清空环境变量
  • clear;clc
  • %% II. 训练集/测试集产生
  • %%
  • % 1. 导入数据
  • load spectra_data.mat
  • %%
  • % 2. 随机产生训练集和测试集
  • temp = randperm(size(NIR,1));       % 随机索引
  • % 训练集——50个样本
  • P_train = NIR(temp(1:50),:)';       % 输入数据
  • T_train = octane(temp(1:50),:)';    % 输入数据的目标值
  • % 测试集——10个样本
  • P_test = NIR(temp(51:end),:)';
  • T_test = octane(temp(51:end),:)';
  • N = size(P_test,2);
  • %% III. 数据归一化
  • % 输入数据归一化
  • [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);
  • p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);
  • % 目标值归一化
  • [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1);
  • %% IV. BP神经网络创建、训练及仿真测试
  • %%
  • % 1. 创建网络
  • net = newff(p_train,t_train,9);
  • %%
  • % 2. 设置训练参数
  • net.trainParam.epochs = 1000;
  • net.trainParam.goal = 1e-3;
  • net.trainParam.lr = 0.01;
  • %%
  • % 3. 训练网络
  • net = train(net,p_train,t_train);
  • %net = newff(p_train,t_train,[9,4]);  %设置两个隐藏层,神经元个数分别为9,4
  • %%
  • % 4. 仿真测试
  • t_sim = sim(net,p_test);      % Y=sim()
  • %%
  • % 5. 数据反归一化
  • T_sim = mapminmax('reverse',t_sim,ps_output);
  • %% V. 性能评价
  • %%
  • % 1. 相对误差error
  • error = abs(T_sim - T_test)./T_test;
  • %%
  • % 2. 决定系数R^2
  • R2 = (N * sum(T_sim .* T_test) - sum(T_sim) * sum(T_test))^2 / ((N * sum((T_sim).^2) - (sum(T_sim))^2) * (N * sum((T_test).^2) - (sum(T_test))^2));
  • %%
  • % 3. 结果对比
  • result = [T_test' T_sim' error']
  • %% VI. 绘图
  • figure
  • plot(1:N,T_test,'b:*',1:N,T_sim,'r-o')
  • legend('真实值','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';['R^2=' num2str(R2)]};
  • title(string)+ h! J+ e6 e$ W2 ^( }! |, O

- M$ }' B6 z+ @" ?7 F" ^4 D. t" x% L% W! N% G/ ^+ [2 o* g# C: N

; s: a8 D- K7 @5 k! [) \9 ^结果:
/ @1 ^& N; H' ^" T9 s1 O1 o% j# `2 n0 ^

9 \) q5 ^3 w) X8 P' m5 Z
3 }! g: k, m3 a+ P( a& c  _

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发表于 2021-7-23 15:51 | 只看该作者
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