%% 学习目标:使用前馈神经网络数据预测
clear all
clc
%% 输入样本
p=[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 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 4015 ...
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 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;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';
net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,NodeNum2,TypeNum],{TF1 TF2 TF3},'traingdx');
%% 设置参数
net.trainParam.show=100;
net.trainParam.epochs=10000; %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
figure(1)
subplot(1,2,1);
plot(1:length(t),t,'o',1:length(t)+1,a,'+');
title('o表示预测值--- *表示实际值')
legend('预测值','实际值')
grid on
m=length(a); %向量a的长度
t1=[t,a(m)];
error=t1-a; %误差向量
subplot(1,2,2);
plot(1:length(error),error)
title('误差变化图')
grid on
%% 大仙QQ:1960009019
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