基于matlab的ANN.zip

warning off close all clear clc files = 'data3.xlsx'; sheet = 1; %工作表 data = xlsread(files,sheet);%读所有数据 [m,n]=size(data); %数据集随机划分 % indice=randperm(m); % train=indice(1:floor(length(indice)*0.7)); % validation=indice(floor(length(indice)*0.7)+1:end); %validation=indice(floor(length(indice)*0.7)+1:floor(length(indice)*0.9)); %test = indice(floor(length(indice)*0.9)+1:end); %数据集不随机划分 train_ind=1:1:floor(m*0.9); validation=floor(m*0.9)+1:1:m; %归一化操作 [Y,PS]=mapminmax(data',0,1); data_gy = Y'; %切分得x,y train_x = data(train_ind,1:2); train_y = data(train_ind,3:5); valid_x = data(validation,1:2); valid_y = data(validation,3:5); %test_x = data_gy(test,1:2); %test_y = data_gy(test,3); net=newff([-1 1; -1 1],[2,3,3],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.epochs=10000;%训练次数设置 net.trainParam.goal=1e-7;%训练目标设置 net.trainParam.lr=0.01;%学习率设置,应设置为较少值，太大虽然会在开始加快收敛速度，但临近最佳点时，会产生动荡，而致使无法收敛 net.trainParam.mc=0.9;%动量因子的设置，默认为0.9 net.trainParam.show=25;%显示的间隔次数 net = train(net,train_x',train_y'); YPred=sim(net,valid_x')'; %仿真预测 YReal = valid_y; figure(1); hold on; x=1:1:length(YPred); plot(x,YPred(:,1),'-*b',x,YReal(:,1),'-or'); %线性，颜色，标记 axis([1,length(YPred),min(min(YReal(:,1)),min(YPred(:,1))),max(max(YReal(:,1)),max(YPred(:,1)))]) %确定x轴与y轴框图大小 %set(gca,'XTick',[0:1:length(YPred)]) %x轴范围1-6，间隔1 %set(gca,'YTick',[0:10:60]) %y轴范围0-700，间隔100 legend('预测值','实际值'); %右上角标注 xlabel('样本') %x轴坐标描述 ylabel('输出') %y轴坐标描述 grid on figure(2); hold on; x=1:1:length(YPred); plot(x,YPred(:,2),'-*b',x,YReal(:,2),'-or'); %线性，颜色，标记 axis([1,length(YPred),min(min(YReal(:,2)),min(YPred(:,2))),max(max(YReal(:,2)),max(YPred(:,2)))]) %确定x轴与y轴框图大小 %set(gca,'XTick',[0:1:length(YPred)]) %x轴范围1-6，间隔1 %set(gca,'YTick',[0:10:60]) %y轴范围0-700，间隔100 legend('预测值','实际值'); %右上角标注 xlabel('样本') %x轴坐标描述 ylabel('输出') %y轴坐标描述 grid on figure(3); hold on; x=1:1:length(YPred); plot(x,YPred(:,3),'-*b',x,YReal(:,3),'-or'); %线性，颜色，标记 axis([1,length(YPred),min(min(YReal(:,3)),min(YPred(:,3))),max(max(YReal(:,3)),max(YPred(:,3)))]) %确定x轴与y轴框图大小 %set(gca,'XTick',[0:1:length(YPred)]) %x轴范围1-6，间隔1 %set(gca,'YTick',[0:10:60]) %y轴范围0-700，间隔100 legend('预测值','实际值'); %右上角标注 xlabel('样本') %x轴坐标描述 ylabel('输出') %y轴坐标描述 grid on