| 查看: 2454 | 回复: 1 | |||
[求助]
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
|
|
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 |
回复此楼» 收录本帖的淘帖专辑推荐
 source |
» 猜你喜欢
哈尔滨理工大学物理系招收物理学考研调剂
已经有6人回复
-
0702一志愿吉大B区求调剂
已经有5人回复
-
物理学I论文润色/翻译怎么收费?
已经有205人回复
-
求调剂
已经有0人回复
-
0702一志愿吉大B区求调剂有论文
已经有0人回复
-
请问还有没有用Latex写文章的小伙伴们？
已经有0人回复
-
光学工程学硕调剂信息
已经有31人回复
-
欢迎加入课题组
已经有0人回复
-
散金币，求好运，祝面上顺利！
已经有67人回复
-
华东师范大学芯片设计徐珑真实水平咋样
已经有1人回复
-
调剂
已经有0人回复
» 本主题相关价值贴推荐，对您同样有帮助:
- BP神经网络怎么编写，求步骤
已经有5人回复
- 神经网络源程序，看看吧，有用处！
已经有149人回复
- 如何人工神经网络来预测下一个数值？？？
已经有8人回复
- 大家帮我看看，关于神经网络隐层结构设计的问题
已经有10人回复
- 求在matlab中进行分类的程序
已经有5人回复
- 使用神经网络进行预测
已经有9人回复
- 神经网络模拟的文章在哪发表好
已经有3人回复
- 神经网络建模的问题
已经有5人回复
- matlab/simulink
已经有5人回复
- MATLAB 输入输出数据归一化问题
已经有5人回复
- 仿真算例中的被控对象是系统的数学模型吗
已经有11人回复
- 跪求rbf程序调试
已经有4人回复
- RBF神经网络，训练完成后，预测结果误差太大了，怎么回事呢？？？
已经有11人回复
- MATLAB RBF神经网络
已经有14人回复
- 人工神经网络训练时样本大小问题
已经有10人回复
- 可以用GA或者PSO优化算法把RBF神经网络的中心值,宽度和权值一起训练吗??
已经有8人回复
- 基于L-M算法的BP神经网络
已经有3人回复
- 【求助】离心式风机的建模和仿真
已经有6人回复
- 【求助】MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的？
已经有5人回复
【答案】应助回帖
|
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
