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已經(jīng)有了輸入輸出數(shù)據(jù)，如何在matlab中建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡 已有1人參與
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我現(xiàn)在有一些數(shù)據(jù)，其中前5列是輸入，最后一列是輸出。如何建立一個5-3-1結構的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡。matlab版本是R2012a x1 x2 x3 x4 x5 y 610.0 0.3 2.0 981.0 32.1 1.83 622.0 0.35 4.55 2231.0 31.9 2.177 617.0 0.35 5.0 2451.0 30.9 2.1595 625.0 0.32 4.7 2304.0 31.7 2.0 658.0 0.38 4.95 2427.0 31.2 3.036 759.0 0.4 3.9 1912.0 31.2 3.036 770.0 0.38 4.83 2368.0 31.6 2.926 765.0 0.32 4.43 2172.0 32.8 2.448 770.0 0.34 6.8 3334.0 32.6 2.618 566.0 0.32 3.55 1740.0 32.0 1.8112 627.0 0.5 4.15 2035.0 32.1 3.135 681.0 0.2 3.2 1716.0 32.1 1.362 681.0 0.48 4.75 2329.0 32.7 3.2688 663.0 0.42 6.5 3187.0 31.8 2.7846 666.0 0.58 6.0 2942.0 33.3 3.8628 604.0 0.6 6.3 3089.0 31.8 3.624 590.0 0.64 5.1 2500.0 32.5 3.776 676.0 0.42 6.5 3187.0 32.3 2.8392 511.0 0.48 6.6 3236.0 33.0 2.4528 507.0 0.38 1.5 735.0 31.4 1.9266 547.0 0.56 7.5 3456.0 32.0 3.0632 559.0 0.58 5.1 2500.0 32.1 3.2422 612.0 0.5 4.5 2206.0 32.0 3.06 648.0 0.46 4.2 2059.0 31.6 2.9808 712.0 0.3 4.35 2133.0 32.1 2.136 706.0 0.3 1.05 515.0 31.5 2.118 759.0 0.34 3.55 1740.0 32.0 2.5806 655.0 0.24 2.75 1348.0 30.7 1.572 660.0 0.24 0.85 417.0 33.8 1.584 |
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【答案】應助回帖
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function t=net(p) %%原始數(shù)據(jù)的輸入 clc,clear,close all xingbiebili= [1.03 1.03 1.03 1.03 1.04 1.04 1.04 1.01 1.01 1.00 1.01 1.00 1.01 1.01 1.01 1.00 1.03 1.03 1.03 1.03 1.09 1.09 1.09 1.09 1.09 ]; %性別比例 lishi=[904.3 919.2 935 950 965 981 1028 1047 1061.00 107500.00% 1086 1094 1102 1112 1125 1251.1 1259.4 1240 1245.6 1257.2 1363.6 1385.1 1423.2 1456.4 1492.7 ] %歷史人口數(shù)量 renkoushuliang = [904.3 919.2 935 950 965 981 1028 1047 1061 1075 1086 1094 1102 1112 1125 1251.1 1259.4 1240 1245.6 1257.2 1363.6 1385.1 1423.2 1456.4 1492.7 ]; %北京市人口數(shù)量 單位：萬人 p = [xingbiebili;chushenglv;siwanglv;ziranzengzhanglv;lishi]; %輸入數(shù)據(jù)矩陣 t = renkoushuliang; %目標矩陣 %%歸一化處理 [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %對pt矩陣進行歸一化處理 dx = [-1,1;-1 1;-1,1;-1 1;-1 1]; % %BP網(wǎng)絡訓練 net = newrb(pn,tn,0,20,5); %%利用原始數(shù)據(jù)對BP網(wǎng)絡仿真 an = sim(net,pn); %用訓練好的模型進行仿真 a = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的數(shù)據(jù)還原到原始的數(shù)量級 %%對比測試 x =1:25; newk = a; figure; plot(x,newk,'r-o',x,renkoushuliang,'b--+'); legend('網(wǎng)絡輸出人口數(shù)量','實際人口數(shù)量'); xlabel('年份'); ylabel('人口數(shù)量/萬人'); title('模擬結果圖'); %利用訓練好的網(wǎng)絡進行預測 pnew = [1.03 1.04 1.03 1.03 1.04 1.07 1.06 1.07 0.629 0.622 0.816 0.789 0.766 0.727 0.829 0.905 0.52 0.494 0.483 0.459 0.433 0.429 0.427 0.431 0.109 0.128 0.333 0.33 0.333 0.298 0.402 0.474 1492.7 1538.0 1601.0 1676.0 1771.0 1860.0 1961.9 2018.6 ]; pnewn =tramnmx(pnew,minp,maxp); %利用原始輸入數(shù)據(jù)的歸一化參數(shù)對新參數(shù)進行歸一化 anewn =sim(net,pnewn); %利用歸一化后的數(shù)據(jù)進行仿真 yucejieguo =postmnmx(anewn,mint,maxt) %把仿真得到的數(shù)據(jù)還原原始的數(shù)量級 figure plot(yucejieguo) 參照這個代碼自己改一下就好了，很簡單 |
2樓2014-11-24 11:35:12
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