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[求助]
有没有师兄师姐些做 相空间重构+RBF神经网络预测的，求代码参考
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这是我之前写的代码，但是没有预期的效果好，现在的需求是：针对一个融合后的相空间，采用RBF神经网络进行预测，我该怎么做，求大神指导下 clc clear close all X = [....]; l=length(X); tau = 4; % 时延 m = 7; % 嵌入维数 %相空间重构 X_r = reconstitution(X,l,m,tau); train_num = 440; % 训练样本数 test_num = l-train_num; % 测试样本 M = train_num-(m-1)*tau; xn_train = X_r(1:M-1,  ;xn_train = xn_train'; size(xn_train) dn_train = X(2+(m-1)*tau:train_num); size(dn_train) spread = 10 % 此值越大,覆盖的函数值就大(默认为1) net = newrbe(xn_train,dn_train,spread); err1 = sim(net,xn_train)-dn_train; err_mse1 = mean(err1.^2); Perr1 = err_mse1/var(X) xn_test = X_r(M:M+test_num-1, ;xn_test = xn_test'; size(xn_test) dn_test = X(l-test_num+1:l); size(dn_test) dn_pred = sim(net,xn_test); err2 = dn_pred-dn_test; err_mse2 = mean(err2.^2); Perr2 = err_mse2/var(X) %------------------------------------------------------ figure; subplot(211); plot(1:length(err2),dn_test,'r+:',1:length(err2),dn_pred,'bo-'); title('真实值(+)与预测值(o)') subplot(212); plot(err2,'k'); title('预测绝对误差') |
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2楼2015-09-22 17:56:45
还没呢，你也是研究这个方向的吗 3楼2015-10-30 11:11:12