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%% I. 清空环境变量 clear all clc
%% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 load spectra_data.mat
%% % 2. 随机产生训练集和测试集 temp randperm(size(NIR,1)); %打乱60个样本排序 % 训练集——50个样本 P_train NIR(…欢迎关注“电击小子程高兴的MATLAB小屋”
%% I. 清空环境变量 clear all clc
%% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 load spectra_data.mat
%% % 2. 随机产生训练集和测试集 temp randperm(size(NIR,1)); %打乱60个样本排序 % 训练集——50个样本 P_train NIR(temp(1:50),:); T_train octane(temp(1:50),:); % 测试集——10个样本 P_test NIR(temp(51:end),:); T_test octane(temp(51:end),:); N size(P_test,2);
%% III. 数据归一化 [p_train, ps_input] mapminmax(P_train,0,1); p_test mapminmax(apply,P_test,ps_input);
[t_train, ps_output] mapminmax(T_train,0,1);
%% IV. BP神经网络创建、训练及仿真测试 %% % 1. 创建网络 net newff(p_train,t_train,9); %9是隐含层神经元的个数大家改改测试下结果影响连接权值是3628讲一下怎么计算得到的
%% % 2. 设置训练参数 net.trainParam.epochs 1000; %迭代次数 net.trainParam.goal 1e-3; %mse均方根误差小于这个值训练结束 net.trainParam.lr 0.01; %学习率
%% % 3. 训练网络 net train(net,p_train,t_train);
%% % 4. 仿真测试 t_sim sim(net,p_test); %返回10个样本的预测值
%% % 5. 数据反归一化 T_sim mapminmax(reverse,t_sim,ps_output); %反归一化结果
%% V. 性能评价 %% % 1. 相对误差error error abs(T_sim - T_test)./T_test;
%% % 2. 决定系数R^2 R2 (N * sum(T_sim .* T_test) - sum(T_sim) * sum(T_test))^2 / ((N * sum((T_sim).^2) - (sum(T_sim))^2) * (N * sum((T_test).^2) - (sum(T_test))^2));
%% % 3. 结果对比 result [T_test T_sim error] %输出真实值预测值误差
%% VI. 绘图 figure plot(1:N,T_test,b:*,1:N,T_sim,r-o) legend(真实值,预测值) xlabel(预测样本) ylabel(辛烷值) string {测试集辛烷值含量预测结果对比;[R^2 num2str(R2)]}; title(string)
