MATLAB有导师学习神经网络的回归拟合-基于近红外光谱的汽油辛烷值预测.zip资源-CSDN文库

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139 浏览量 2023-08-19 15:52:49 上传评论收藏 169KB ZIP 举报

在本项目中，我们主要探讨如何使用MATLAB进行神经网络的回归拟合，特别是针对近红外光谱数据来预测汽油的辛烷值。MATLAB是一款强大的数学计算软件，广泛应用于科学计算、数据分析以及工程问题的解决。神经网络作为一种模仿人脑神经元结构的计算模型，能够在复杂的数据关系中寻找模式，因此在回归分析中具有广泛的应用。我们需要理解回归拟合的概念。回归是统计学中一种研究两个或多个变量之间关系的方法，拟合则是通过构建模型来尽可能接近观测数据的过程。在这个案例中，我们利用神经网络作为回归模型，目标是预测汽油的辛烷值，这是衡量汽油抗爆性的指标，直接影响汽车引擎的性能。 "Spectra_data.mat"文件包含了近红外光谱数据。近红外光谱技术是一种非破坏性的分析方法，它通过对物质吸收近红外光后的光谱特性进行分析，可以获取物质的化学成分信息。在本项目中，这些光谱数据可能是汽油样本在不同波长下的吸收值，它们与汽油的辛烷值有潜在的关联。在"main.m"文件中，我们可以预期代码会包含以下步骤： 1. **数据预处理**：加载"spectra_data.mat"文件，对光谱数据进行清洗，可能包括去除异常值、标准化处理，以便更好地适应神经网络的输入。 2. **建立神经网络模型**：在MATLAB中，可以使用`neuralnet`函数创建神经网络。网络的结构（如层数、每层的神经元数量）需要根据问题的复杂性和数据特性来调整。 3. **训练模型**：将预处理后的光谱数据作为输入，辛烷值作为输出，使用MATLAB的`trainNetwork`函数训练神经网络。训练过程中可能涉及调整学习率、迭代次数等超参数以优化模型性能。 4. **模型验证与测试**：划分数据集为训练集和测试集，用训练集进行模型训练，然后在测试集上评估模型的预测能力，如计算均方误差(MSE)或决定系数(R²)。 5. **模型应用**：最终模型可用于新的近红外光谱数据，预测未知汽油样本的辛烷值。通过这个项目，我们可以深入理解MATLAB神经网络工具箱的使用，以及如何将它应用于实际的工程问题，特别是在化学分析和材料科学中的近红外光谱数据分析。同时，这也是一个很好的案例，展示了如何通过机器学习方法处理非线性、复杂的数据关系，提高预测的准确性。

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MATLAB有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测.zip （2个子文件）

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spectra_data.mat 167KB

%% 第25章有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测 % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.matlabsky.com/forum-78-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。</td></tr><tr> <td>2：此案例有配套的教学视频，视频下载请点击<a href="http://www.matlabsky.com/forum-91-1.html">http://www.matlabsky.com/forum-91-1.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 3：此案例为原创案例，转载请注明出处（《MATLAB智能算法30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 4：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> <tr> <td> 5：以下内容为初稿，与实际发行的书籍内容略有出入，请以书籍中的内容为准。</td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境变量 clear all clc %% 训练集/测试集产生 load spectra_data.mat % 随机产生训练集和测试集 temp = randperm(size(NIR,1)); % 训练集——50个样本 P_train = NIR(temp(1:50),:)'; T_train = octane(temp(1:50),:)'; % 测试集——10个样本 P_test = NIR(temp(51:end),:)'; T_test = octane(temp(51:end),:)'; N = size(P_test,2); %% BP神经网络创建、训练及仿真测试 % 创建网络 net = newff(P_train,T_train,9); % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3; net.trainParam.lr = 0.01; % 训练网络 net = train(net,P_train,T_train); % 仿真测试 T_sim_bp = sim(net,P_test); %% RBF神经网络创建及仿真测试 % 创建网络 net = newrbe(P_train,T_train,0.3); % 仿真测试 T_sim_rbf = sim(net,P_test); %% 性能评价 % 相对误差error error_bp = abs(T_sim_bp - T_test)./T_test; error_rbf = abs(T_sim_rbf - T_test)./T_test; % 决定系数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)); % 结果对比 result_bp = [T_test' T_sim_bp' T_sim_rbf' error_bp' error_rbf'] %% 绘图 figure plot(1:N,T_test,'b:*',1:N,T_sim_bp,'r-o',1:N,T_sim_rbf,'k-.^') legend('真实值','BP预测值','RBF预测值') xlabel('预测样本') ylabel('辛烷值') string = {'测试集辛烷值含量预测结果对比(BP vs RBF)';['R^2=' num2str(R2_bp) '(BP)' ' R^2=' num2str(R2_rbf) '(RBF)']}; title(string) %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center">相关论坛：Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a></td> </tr></table> % </html>

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