matlab神经网络分析实战案例（附带源码及数据集）(5).zip资源-CSDN文库

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matlab神经网络分析实战案例（附带源码及数据集） (5).zip （12个子文件）

matlab神经网络分析实战案例（附带源码及数据集） (5)

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net.mat 535B

Code.m 408B

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BP.m 3KB

Cross.m 1KB

test.m 268B

fun.m 326B

data1.mat 90KB

data.mat 90KB

Mutation.m 1KB

%% 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优 % % <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.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：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> </table> % </html> %% 清空环境变量 clc clear tic %% 训练数据预测数据提取及归一化 %下载输入输出数据 load data1 input output %从1到2000间随机排序 k=rand(1,4000); [m,n]=sort(k); %找出训练数据和预测数据 input_train=input(n(1:3900),:)'; output_train=output(n(1:3900),:)'; input_test=input(n(3901:4000),:)'; output_test=output(n(3901:4000),:)'; %选连样本输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); %% BP网络训练 % %初始化网络结构 net=newff(inputn,outputn,5); net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.0000004; %网络训练 net=train(net,inputn,outputn); %% BP网络预测 %预测数据归一化 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); %网络预测输出 an=sim(net,inputn_test); %网络输出反归一化 BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps); %% 结果分析 figure(1) plot(BPoutput,':og') hold on plot(output_test,'-*'); legend('预测输出','期望输出','fontsize',12) title('BP网络预测输出','fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) ylabel('输出','fontsize',12) %预测误差 error=BPoutput-output_test; figure(2) plot(error,'-*') title('神经网络预测误差') figure(3) plot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*'); title('神经网络预测误差百分比') errorsum=sum(abs(error)) toc save data net inputps outputps web browser http://www.matlabsky.com/thread-11198-1-1.html %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>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>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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