威海高新园区建设运营有限公司网站,百度推广优化公司,微网站方案怎么写,网站的设计理念下面是一个使用MATLAB进行神经网络建模的案例#xff0c;该案例涉及使用神经网络来逼近一个未知系统的输入输出关系。这个案例与您提到的学习资料中的实例类似#xff0c;但我会简化并解释每个步骤。
案例背景
假设我们有一组输入和输出数据#xff0c;我们希望通过建立一…下面是一个使用MATLAB进行神经网络建模的案例该案例涉及使用神经网络来逼近一个未知系统的输入输出关系。这个案例与您提到的学习资料中的实例类似但我会简化并解释每个步骤。
案例背景
假设我们有一组输入和输出数据我们希望通过建立一个神经网络模型来逼近这些数据之间的关系。
数据准备
输入数据p: 一个包含21个点的向量范围从-1到1。输出数据t: 对应输入的21个点的输出值。
步骤 清理工作区: clear % 清除工作区中的变量
clc % 清除命令窗口定义输入和输出向量: p -1:0.1:1; % 输入向量
t [ % 输出向量-0.900000000000000 -0.512103410827941 -0.121255676474001 0.267845642388767 ...0.643294017047086 0.948882086657216 1.164533404907227 1.265081967213115 ...1.248808848170152 1.115802522473453 0.880617536022125 0.585261363648987 ...0.248815840708014 -0.128783093261719 -0.498046875000000 -0.828521728515625 ...-1.098816833496094 -1.296997070312500 -1.397674560546875 -1.377685546875000 ...-1.207977294921875];创建神经网络: % 使用feedforwardnet函数创建前馈神经网络
net feedforwardnet([10]); % 创建一个具有10个隐层神经元的网络配置网络: net.trainParam.epochs 7000; % 设置训练的最大迭代次数
net.trainParam.goal 1e-4; % 设置训练的目标误差
net.trainParam.lr 0.15; % 设置学习率训练网络: net train(net, p, t); % 训练网络模拟网络: y sim(net, p); % 使用训练好的网络进行模拟评估性能: performance perform(net, t, y); % 计算网络性能可视化结果: plot(p, t, r, p, y, b-);
title(Neural Network Performance);
xlabel(Input (p));
ylabel(Output);
legend(Training Data, Network Output);解释
在这个案例中我们首先定义了输入向量 p 和输出向量 t。接着我们使用MATLAB的 feedforwardnet 函数创建了一个前馈神经网络并设置了网络的训练参数包括最大训练次数、目标误差和学习率。之后我们通过调用 train 函数训练神经网络并使用 sim 函数来测试训练后的网络性能。最后我们绘制了实际输出和网络预测输出之间的对比图以直观地评估神经网络的性能。
这个案例展示了如何使用MATLAB进行神经网络建模和训练的基本流程。
