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1、 close all clear echo on clc%NEWFF生成一个新的前向神经网络%TRAIN对 BP 神经网络进行训练%SIM对 BP 神经网络进行仿真%定义训练样本%P 为输入矢量 P=;.;.;.;.;.;.;.);%T 为目标矢量 T=.;%Ptest 为测试输入矢量 Ptest=;.;%Ttest 为测试目标矢量:Ttest=;%创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),12,1,logsig,purelin,traingdm);%设置训练参数 =50;=;=;=5000;=;%调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 net,tr=train(
2、net,P,T);%对 BP 网络进行仿真 A=sim(net,P);figure;plot(1993:2007),T,-*,(1993:2007),A,-o);title(网络的实际输出和仿真输出结果,*为真实值,o 为预测值);?xlabel(年份);ylabel(客运量);%对 BP 网络进行测试 A1=sim(net,Ptest);figure;plot(2008:2010),Ttest,-*,(2008:2010),A1,-o);title(测试后网络的实际输出和仿真输出结果,*为真实值,o 为预测值);xlabel(年份);!ylabel(客运量);%计算仿真误差 error E=T-A;MSE=mse(E);figure;plot(1:length(E),E,-.);title(误差变化图)