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運行環境:Win9X/2000/XP/2003/

源碼語言:簡體中文

源碼類型:源碼程序 - 算法設計

推薦星級:

更新時間:2015-09-20 15:50:20

源碼簡介

%% 清空環境變量
clear all
clc

%% 訓練集/測試集產生
load spectra_data.mat
% 隨機產生訓練集和測試集
temp = randperm(size(NIR,1));
% 訓練集——50個樣本
P_train = NIR(temp(1:50),:)';
T_train = octane(temp(1:50),:)';
% 測試集——10個樣本
P_test = NIR(temp(51:end),:)';
T_test = octane(temp(51:end),:)';
N = size(P_test,2);

%% BP神經網絡創建、訓練及仿真測試

% 創建網絡
net = newff(P_train,T_train,9);
% 設置訓練參數
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-3;
net.trainParam.lr = 0.01;
% 訓練網絡
net = train(net,P_train,T_train);
% 仿真測試
T_sim_bp = sim(net,P_test);

%% RBF神經網絡創建及仿真測試

% 創建網絡
net = newrbe(P_train,T_train,0.3);
% 仿真測試
T_sim_rbf = sim(net,P_test);

%% 性能評價

% 相對誤差error
error_bp = abs(T_sim_bp - T_test)./T_test;
error_rbf = abs(T_sim_rbf - T_test)./T_test;
% 決定系數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));
% 結果對比
result_bp = [T_test' T_sim_bp' T_sim_rbf' error_bp' error_rbf']

%% 繪圖
figure
plot(1:N,T_test,'b:*',1:N,T_sim_bp,'r-o',1:N,T_sim_rbf,'k-.^')
legend('真實值','BP預測值','RBF預測值')
xlabel('預測樣本')
ylabel('辛烷值')
string = {'測試集辛烷值含量預測結果對比(BP vs RBF)';['R^2=' num2str(R2_bp) '(BP)' '  R^2=' num2str(R2_rbf) '(RBF)']};
title(string)
 


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