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【Matlab】BP 神经网络回归预测算法
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【Matlab】BP 神经网络回归预测算法
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一概述 RBF 神经网络Radial Basis Function Neural Network是一种基于径向基函数的前向型神经网络。它的特点是具有快速的训练速度和良好的泛化性能。 RBF 神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。其中隐藏层是 RBF 层它的神经元使用径向基函数来计算输入向量与每个神经元之间的距离用这个距离值来作为神经元的激活函数。常用的径向基函数包括高斯函数、多项式函数等。 RBF 神经网络常用于分类和回归问题的解决它的训练过程通常采用无监督学习算法如 K 均值聚类算法来对 RBF 层的中心进行初始化然后再用监督学习算法如误差反向传播算法来调整网络的权值。 RBF 神经网络的优点在于它的泛化能力强、训练速度快、易于实现和调整等。但是它也存在一些缺点如对参数的选择敏感、容易出现过拟合等。
二代码
代码中文注释非常清晰按照示例数据修改格式替换数据集即可运行数据集为excel。
部分代码如下
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 导入数据
res xlsread(数据集.xlsx);%% 数据分析
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim 1; % 最后一列为输出
num_samples size(res, 1); % 样本个数
res res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集不希望打乱时注释该行
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);%% 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);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 创建网络
rbf_spread 100; % 径向基函数的扩展速度
net newrbe(p_train, t_train, rbf_spread);......
三运行结果 资源下载 https://download.csdn.net/download/vvoennvv/89564332
