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fanfanjia

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y = sim(net,P(:,1:60));  

figure;
plot(y,'.k');hold on
plot(T(1:60),'k-x');hold on
legend('Ô¤²âÊý¾Ý(¹éÒ»»¯)','ʵ¼ÊÊý¾Ý(¹éÒ»»¯)');
title('Ô¤²âÊý¾Ýʵ¼ÊÊý¾Ý¶Ô±ÈЧ¹û£¬ ¦Â_ºúÂܲ·ËØ');



%Ô¤²âЧ¹û·ÖÎö
for i = 1:length(T(1:60));
    K(i)  = abs(y(i) - T(i))/(T(i));
end

RMSE = sqrt(sum((y - T(1:60))*(y - T(1:60))')/length(T(1:60)))

E    = 1 - sum((y - T(1:60))*(y - T(1:60))')/sum((T(1:60) - mean(T(1:60)))*(T(1:60) - mean(T(1:60)))')

k   = abs(y - T(1:60))/(T(1:60))

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fanfanjia: ½ð±Ò+50, ¡ï¡ï¡ïºÜÓаïÖú 2012-08-21 10:13:26
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Èç¹ûÖ»ÊÇѵÁ·ºÍУÑ飬ÄÇô°´ÏÂÃæµÄ¸Ä¸Ä
% Setup Division of Data for Training, Validation, Testing
net.divideParam.trainRatio = 60/90;
net.divideParam.valRatio = 30/90;
net.divideParam.testRatio = 0;
[net,tr] = train(net,inputs,targets);    % Train the Network£¬ÕâÑù»áÖØÐÂʹÓÃ60¸öѵÁ·ÍøÂ磬30¸öУÑéÍøÂç¡£µ±È»Ä㻹¿ÉÒÔÉèÖòâÊԵıÈÀý¡£
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2Â¥2012-08-16 09:43:45
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