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仅供参考0 @' @! T$ \: l4 }; M' B7 r
P=[3.2 3.2 3 3.2 3.2 3.4 3.2 3 3.2 3.2 3.2 3.9 3.1 3.2;
* w6 F. s% L, y* ?! a, V9.6 10.3 9 10.3 10.1 10 9.6 9 9.6 9.2 9.5 9 9.5 9.7;, T# F1 s; k$ [* W7 F
3.45 3.75 3.5 3.65 3.5 3.4 3.55 3.5 3.55 3.5 3.4 3.1 3.6 3.45;8 Y) W! H* C. Z8 a! S: j
2.15 2.2 2.2 2.2 2 2.15 2.14 2.1 2.1 2.1 2.15 2 2.1 2.15;
3 O, x. U) `2 u1 k* N140 120 140 150 80 130 130 100 130 140 115 80 90 130;
; I) s5 `/ D1 @! }6 k/ B5 W) E+ g2.8 3.4 3.5 2.8 1.5 3.2 3.5 1.8 3.5 2.5 2.8 2.2 2.7 4.6;
9 p# Z: W0 J- b5 S5 c3 [" f11 10.9 11.4 10.8 1.3 11.5 11.8 11.3 11.8 11 11.9 13 11.1 10.85;0 x: {& m) U- z8 \3 h8 N' C7 H
50 70 50 80 50 60 65 40 65 50 50 50 70 70];
- o$ M9 s3 u1 g- qT=[2.24 2.33 2.24 2.32 2.2 2.27 2.2 2.26 2.2 2.24 2.24 2.2 2.2 2.35];+ _6 S. D `! ]5 t
[p1,minp,maxp,t1,mint,maxt]=premnmx(P,T);
! x% n: w' I& \! U8 e+ \%创建网络7 T; n7 u+ t m) ]0 o# H
net=newff(minmax(P),[8,6,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');/ L, w' n! d* ^2 \/ ?1 E9 ~, U
%设置训练次数4 o3 S; j2 I3 ]" r2 ^" Q5 F
net.trainParam.epochs = 5000;, P/ s7 W7 \, t9 a0 V' T3 _
%设置收敛误差 x0 e B: a5 W" P
net.trainParam.goal=0.0000001;
5 n/ a' U \& \! b9 g$ x8 V5 r%训练网络
! s% w( A9 Y" R[net,tr]=train(net,p1,t1);, }2 F$ P! B* [$ S1 L/ K. D
% TRAINLM, Epoch 0/5000, MSE 0.533351/1e-007, Gradient 18.9079/1e-0108 S% b/ q1 [' p- {: @9 E5 I
% TRAINLM, Epoch 24/5000, MSE 8.81926e-008/1e-007, Gradient 0.0022922/1e-0109 m" L4 T7 l( f" | X
% TRAINLM, Performance goal met.
9 U/ |& r _. S5 P0 J) T7 T0 I2 ?5 H- E' H( B" q
%输入数据8 }3 x/ i& G0 a* _4 f6 k1 P: O
a=[3.0;9.3;3.3;2.05;100;2.8;11.2;50];! z: [: m \: W4 Q5 q2 ]- a: Z
%将输入数据归一化+ n) u& L) a: { F5 C
a=premnmx(a);2 y, G0 o; I# ^) W- F
%放入到网络输出数据' }8 A. S0 G0 z* o2 R, v+ i0 z
b=sim(net,a);0 ~$ B% B+ T( h! R7 o9 E d
%将得到的数据反归一化得到预测数据) g6 O& z; I: M3 B' A3 Q
c=postmnmx(b,mint,maxt);
" K: o2 X& M) I1 y0 B; r$ u7 o7 ?c; |
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发表于 2020-7-1 09:32
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