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%% 构造拟合数据
for i=1:4000
input(i,:)=10*rand(1,2)-5;
output(i)=input(i,1)^2+input(i,2)^2;
end
output=output';
save data input output
%% 清空环境变量
clc
clear
tic
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载输入输出数据
load data input output
%从1到2000间随机排序
k=rand(1,4000);
[m,n]=sort(k);
%找出训练数据和预测数据
input_train=input(n(1:3900),:)';
output_train=output(n(1:3900),:)';
input_test=input(n(3901:4000),:)';
output_test=output(n(3901:4000),:)';
%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%% BP网络训练
% %初始化网络结构
net=newff(inputn,outputn,5);
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.0000004;
%网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
%% BP网络预测
%预测数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%网络预测输出
an=sim(net,inputn_test);
%网络输出反归一化
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);
%% 结果分析
figure(1)
plot(BPoutput,':og')
hold on
plot(output_test,'-*');
legend({'预测输出','期望输出'},'fontsize',12)
title('BP网络预测输出','fontsize',12)
xlabel('样本','fontsize',12)
ylabel('输出','fontsize',12)
print -dtiff -r600 4-3
%预测误差
error=BPoutput-output_test;
figure(2)
plot(error,'-*')
title('神经网络预测误差')
figure(3)
plot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*');
title('神经网络预测误差百分比')
errorsum=sum(abs(error));
toc
save data net inputps outputps
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