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鲁鲁修

木虫 (小有名气)

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[求助] 用神经网络做一个软测量

小弟刚学神经网络
用神经网络做一个软测量，数据如下
t（h） a(g/L) b(g/L) c(g/L)
0.0 37.00 0.18 0.80
1.0 35.80 0.20 1.00
1.5 35.35 0.24 1.55
2.0 34.80 0.30 2.20
3.0 33.80 0.64 3.40
3.5 32.47 0.84 4.10
4.0 31.00 1.00 5.00
5.0 28.00 1.32 6.80
5.5 25.60 1.46 7.76
6.0 22.20 1.62 9.00
7.0 17.60 2.12 11.80
7.5 15.40 2.40 13.07
8.0 13.00 2.68 14.60
9.0 8.00 3.14 17.60
9.5 5.54 3.28 18.50
10.0 3.40 3.38 19.20
(用于训练)

t（h） a(g/L) b(g/L) c(g/L)
0.5 36.45 0.18 0.89
2.5 34.35 0.45 2.77
4.5 29.58 1.16 5.87
6.5 20.17 1.86 10.42
8.5 10.53 2.94 16.07
（用于验证）

或者前16组（0.0、0.5、1.0….7.5用于训练数据，后5组用于验证

由t、a、b值预测c浓度（即输入为t、a、b，输出为c）做一个浓度预测的软测量

clc
clear all
close all
p=[0.0 37.00 0.18 ;1.0 35.80 0.20 ;1.5  35.35 0.24 ;2.0 34.80 0.30;3.0 33.80 0.64 ;3.5 32.47 0.84;
4.0 31.00 1.00;5.0 28.00 1.32;5.5 25.60 1.46;6.0 22.20 1.62;7.0 17.60 2.12;7.5 15.40 2.40;
8.0 13.00 2.68;9.0 8.00 3.14;9.5 5.54 3.28;10.0 3.40 3.38]';
t=[0.80;1.00;1.55;2.20;3.40;4.10;5.00;6.80;7.76;9.00;11.80;13.07;14.60;17.60;18.50;19.20]'
ptest=[0.5 36.45 0.18 ;2.5 34.35 0.45 ;4.5 29.58 1.16 ;6.5 20.17 1.86 ;8.5 10.53 2.94]';
ttest=[0.89;2.77;5.87;10.42;16.07]';

net=newff(minmax(p),[40,1],{'tansig','purelin'},'traincgb'),
net.trainParam.lr=0.004,
net.trainParam.show = 200,
EPOCHS=5000;
net.trainParam.epochs=EPOCHS;
net.trainParam.goal= 1e-4,
[net,tr]=train(net,p,t);

rtest = sim(net, p)
rdelta = rtest-t

result_test = sim(net, ptest)
delta = result_test-ttest

result = [ttest' result_test' delta']

各种学习算法均有尝试，最好的结果如下
result=result
net=newff(minmax(p),[40,1],{'tansig','purelin'},'traincgb')

0.8900 0.8257 -0.0643
2.7700 2.8123 0.0423
5.8700 5.8984 0.0284
  10.4200 10.4486 0.0286
  16.0700 16.1081 0.0381
不知道程序对不对，由于是用BP神经网络预测，每次的结果具有不确定性，要求误差在4%以内且结果要有确定性，求大虫指导或求一相关的程序列子
（软件版本MATLAB 7.6.0（R2008a））

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