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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
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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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本内容由用户自主发布，如果其内容涉及到知识产权问题，其责任在于用户本人，如对版权有异议，请联系邮箱：xiaomuchong@tal.com - 附件 1 : 基于BP神经网络的L色氨酸发酵过程建模.pdf
2013-02-15 13:25:18, 125.95 K
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