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2、2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;.2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;.3489 3172 4568;3172 4568 4015; %=期望输出=t=4554 2928 3497 2261 6921 1391 3580 4451 2636 3471 3854 3556 2659 .4335 2882 4084 1999 2889 2175 2510 3409 3729 3489 3172 4568 40
3、15 .3666; ptest=2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;.3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;.4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;.2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2
4、889;1999 2889 2175;.2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;.3489 3172 4568;3172 4568 4015;4568 4015 3666; pn,minp,maxp,tn,mint,maxt=premnmx(p,t); %将数据归一化 NodeNum1 =20; % 隐层第一层节点数 NodeNum2=40; % 隐层第二层节点数 TypeNum = 1; % 输出维数 TF1 = tansig;TF2 = tansig; TF3 = tansig;n
5、et=newff(minmax(pn),NodeNum1,NodeNum2,TypeNum,TF1 TF2 TF3,traingdx);%网络创建traingdm net.trainParam.show=50; net.trainParam.epochs=50000; %训练次数设置 net.trainParam.goal=1e-5; %训练所要达到的精度net.trainParam.lr=0.01; %学习速率 net=train(net,pn,tn); p2n=tramnmx(ptest,minp,maxp);%测试数据的归一化an=sim(net,p2n);a=postmnmx(an,mint,maxt) %数据的反归一化 ，即最终想得到的预测结果plot(1:length(t),t,o,1:length(t)+1,a,+); title(o表示预测值- *表示实际值)grid onm=length(a); %向量a的长度t1=t,a(m);error=t1-a; %误差向量figureplot(1:length(error),error,-.) title(误差变化图) grid on 专心-专注-专业