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已经有了输入输出数据，如何在matlab中建立RBF神经网络 已有1人参与
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我现在有一些数据，其中前5列是输入，最后一列是输出。如何建立一个5-3-1结构的RBF神经网络。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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function t=net(p) %%原始数据的输入 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 ]; %性别比例 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 ] %历史人口数量 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 ]; %北京市人口数量 单位：万人 p = [xingbiebili;chushenglv;siwanglv;ziranzengzhanglv;lishi]; %输入数据矩阵 t = renkoushuliang; %目标矩阵 %%归一化处理 [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理 dx = [-1,1;-1 1;-1,1;-1 1;-1 1]; % %BP网络训练 net = newrb(pn,tn,0,20,5); %%利用原始数据对BP网络仿真 an = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真 a = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级 %%对比测试 x =1:25; newk = a; figure; plot(x,newk,'r-o',x,renkoushuliang,'b--+'); legend('网络输出人口数量','实际人口数量'); xlabel('年份'); ylabel('人口数量/万人'); title('模拟结果图'); %利用训练好的网络进行预测 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); %利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化 anewn =sim(net,pnewn); %利用归一化后的数据进行仿真 yucejieguo =postmnmx(anewn,mint,maxt) %把仿真得到的数据还原原始的数量级 figure plot(yucejieguo) 参照这个代码自己改一下就好了，很简单 |
2楼2014-11-24 11:35:12
