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Matlab径向基网络模拟，求大神指导
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想用径向基网络建模，建立三个变量与目标应变量的关系。直接用的其内部工具箱（因为不太懂里面具体算法），就是newrb、newrbe、newgrnn这些函数，目的是找一个误差最小的模型。先用了167组数据来训练，最后用30组数据来检测模型预测误差。程序如下： clear all clc rng('default') rng(0) t=[140.47 8.98 170 0.98 135.39 8.72 158.48 0.94 121.42 8.56 141.19 0.73 111.74 8.55 141.91 0.97 208.98 8.04 100.85 1.09 103.17 8.04 153.43 0.77 102.37 8.02 128.22 0.72 191.79 8.01 115.26 0.42 124.99 7.83 140.47 2.96 106.66 7.8 161.36 0.89 145.49 7.79 119.58 1.34 141.26 7.78 126.06 2.2 171.95 7.72 105.17 0.95 105.55 7.68 177.2 0.79 144.44 7.66 123.09 1.85 73.33 7.64 154.87 0.41 98.72 7.61 94.85 0.23 119.04 7.59 133.26 1.13 140.78 7.58 139.03 2.44 111.74 7.58 161.36 1.11 146.82 7.57 116.7 2.2 92.06 7.57 151.27 1.85 91.74 7.56 147.67 1.91 103.17 7.56 144.07 0.79 66.5 7.53 164.24 1.71 124.99 7.52 136.87 2.04 141.26 7.46 158.48 2.97 137 7.46 114.05 1.18 113.01 7.44 118.2 0.65 344.42 7.44 90.04 0.24 175.91 7.43 98.69 0.82 142.37 7.4 116.7 2.51 112.37 7.37 126.78 0.32 66.5 7.36 170 1.71 113.33 7.35 144.07 1.61 127.97 7.34 144.07 2.96 75.23 7.34 120.91 0.33 134.12 7.32 133.26 2.61 88.88 7.31 122.46 0.75 132.93 7.3 129.06 2.25 140.31 7.3 122.46 1.82 114.75 7.29 144.07 1.54 88.88 7.28 118.86 0.29 115.87 7.28 104.45 0.23 138.88 7.27 139.75 2.9 133.32 7.26 124.62 2.42 136.9 7.25 134.46 2.64 112.69 7.25 134.7 1.6 73.01 7.24 144.07 0.87 76.82 7.23 133.98 0.45 147.21 7.22 139.27 2.81 115.07 7.21 98.69 0.51 121.74 7.2 136.87 2.54 84.12 7.2 126.06 0.37 168.64 7.18 87.64 0.29 63.65 7.17 176.48 2.16 65.31 7.16 161.36 2.28 106.34 7.16 120.06 0.52 57.14 7.15 136.87 0.96 113.17 7.13 126.06 1.61 117.45 7.13 124.62 1.06 80.95 7.13 129.66 0.43 139.36 7.12 117.42 1.52 99.99 7.11 136.87 0.87 113.33 7.1 133.26 1.82 91.26 7.1 140.48 1.65 60.79 7.09 241.32 2.77 138.56 7.08 123.9 2.33 83.65 7.08 131.82 1.6 96.55 7.08 133.26 1.27 71.82 7.08 128.22 0.48 161.89 7.05 113.81 0.89 71.82 7.05 136.87 0.33 136.82 7.03 153.43 2.99 83.65 7.03 124.62 0.6 129.95 7.03 114.05 1.76 105.15 7.01 138.07 2.07 60.87 7.01 140.47 1.43 241.25 7.01 80.04 0.39 71.98 6.97 146.23 2.19 59.52 6.97 78.04 0.4 218.24 6.96 84.04 0.6 71.27 6.94 208.18 2.34 112.43 6.94 118.14 1.63 101.85 6.94 122.46 0.9 118.64 6.94 117.66 0.87 73.33 6.94 134.7 0.87 184.64 6.92 91.24 0.43 190.46 6.92 96.05 0.4 104.28 6.89 136.87 1.67 120.63 6.88 138.31 2.54 86.03 6.88 141.91 1.84 222.21 6.88 79.24 0.43 207.39 6.88 93.64 0.87 137.56 6.88 103.25 0.68 137.56 6.87 111.05 0.91 101.58 6.86 120.3 1.99 107.93 6.86 122.46 1.26 84.65 6.86 57.63 0.27 85.71 6.85 141.91 2.71 75.87 6.84 180.81 2.7 90.15 6.84 136.87 2.04 211.63 6.84 75.04 0.35 138.88 6.83 127.86 2.82 171.95 6.83 104.45 0.7 106.34 6.82 119.58 0.84 187.82 6.82 78.04 0.33 86.03 6.81 141.91 1.84 119.04 6.8 133.86 2.73 79.36 6.8 138.31 1.56 246.02 6.8 72.03 0.33 153.76 6.77 106.85 0.88 161.7 6.77 94.25 0.6 193.11 6.77 93.04 1.24 71.9 6.76 103.25 0.87 118.64 6.75 117.66 2.58 72.61 6.75 126.78 1.11 161.37 6.74 86.44 0.58 68.73 6.72 131.1 1.73 57.14 6.72 141.91 1.67 61.5 6.72 131.82 1.24 208.98 6.72 72.03 0.36 61.66 6.71 126.06 1.43 234.11 6.7 72.03 0.51 219.03 6.65 108.05 1.26 79.36 6.64 138.31 2.96 208.98 6.64 82.84 0.87 261.89 6.59 66.03 0.47 60.31 6.58 153.43 1.67 347.2 6.58 85.24 1.7 262.68 6.58 105.05 2.04 72.06 6.57 112.37 1.24 289.66 6.57 93.04 1.28 72.54 6.56 136.87 2.53 88.88 6.54 138.31 2.58 57.14 6.54 141.91 1.99 199.99 6.54 76.84 0.51 60.79 6.53 126.06 1.55 77.3 6.5 131.1 1.7 135.39 6.49 136.15 2.94 111.74 6.49 122.46 2.22 73.33 6.49 131.1 1.87 114.91 6.49 107.33 1.72 74.37 6.48 87.04 1.26 185.7 6.48 78.04 0.4 54.2 6.47 226.19 2.85 83.65 6.45 131.82 2.04 83.65 6.38 131.82 2.04 57.46 6.33 206.74 2.74 83.65 6.3 131.82 2.04 271.81 6.3 94.85 1.56 301.57 6.3 72.03 1.36 166.66 6.3 87.04 0.76 64.68 6.25 126.06 1.61 216.92 6.25 69.63 0.39 83.17 6.24 117.42 1.58 59.52 6.23 136.87 1.64 88.57 6.16 113.09 1.68 79.36 6.16 66.03 1 97.61 6.14 108.05 2.94 60.31 6.07 157.76 2.41 73.73 6.03 141.91 2.94 60.31 6.02 158.48 2.19 69.38 6.02 81.64 1.01 81.63 5.87 60.03 2.3 115.87 5.68 141.91 3.19 80.95 5.67 110.93 2.37 ]; s=[101.26 8.52 141.91 0.59 170.62 8.23 124.62 1 142.85 7.65 158.48 2.99 107.45 7.65 131.82 0.81 115.87 7.5 141.91 2.09 107.45 7.5 131.82 0.81 132.69 7.34 138.31 2.31 116.66 7.34 125.34 1.04 339.26 7.25 94.85 0.26 126.18 7.24 140.47 2.86 148.2 7.08 139.27 2.96 123 7.08 132.06 2.53 112.69 6.98 128.94 1.65 208.98 6.98 90.04 0.72 277.76 6.9 78.04 1.17 89.52 6.89 136.87 2.46 71.58 6.85 134.7 1.25 202.9 6.85 90.04 0.65 79.84 6.79 135.42 2.47 64.68 6.79 211.06 2.19 194.43 6.69 87.04 1.07 218.24 6.69 72.03 0.54 86.82 6.54 129.66 1.62 140.2 6.54 102.05 1.1 60.31 6.45 126.78 1.53 90.63 6.43 135.42 2.85 83.65 6.17 131.82 2.04 62.93 6.17 118.14 1.37 58.81 6 217.54 2.97 116.66 5.96 122.46 2.94]; P=t(:,1:3)';T=t(:,4)'; x=s(:,1:3)';y=s(:,4)'; net=newrb(P,T,0,0.5); Y=sim(net,x) n=y-Y n=n./y 这程序很简单，就是把矩阵前3列作为变量，最后一列作为应变量。按照书上的例子，这样应该能得到一个比较靠谱的结果吧？ 可是！！！！！  这结果太坑了吧？ Y = Columns 1 through 10 3.0665 3.0665 3.0665 3.0665 3.0665 3.0665 3.0665 2.9918 3.0665 3.0657 Columns 11 through 20 3.0505 3.0665 3.0665 3.0665 3.0665 2.7270 3.0661 3.0665 3.0665 3.0665 Columns 21 through 30 3.0665 3.0665 3.0665 3.0665 2.8983 3.0655 2.0690 3.0665 3.0665 3.0665 所有预测值都是这！！！我知道这与spread的设定有关系（上面是0.5），我把它设成2的时候，结果： Y = Columns 1 through 10 293.3616 371.7066 135.7762 369.9301 98.5226 369.9062 341.6942 51.5556 371.6405 102.3544 Columns 11 through 20 61.6285 349.3953 225.3740 346.3793 371.7066 4.1097 87.1183 370.5138 243.0657 371.6578 Columns 21 through 30 371.2032 273.8207 338.6275 287.0209 54.7928 182.1034 2.0875 371.6999 371.7066 246.6067 不忍直视了！！！ 求各位大神指导，到底怎么建能得到靠谱一点的结果呢？我现在是要误差越小越好，谢谢！ |
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