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数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

  1. 将数据集保存在矩阵data中

  1. 在APP页面找到Neural Net Fitting

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测_第1张图片

3.输入与目标均为 data，Samples are 选择 Matrix rows

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测_第2张图片

4.训练集和验证集的百分比可以自定义，一般默认

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测_第3张图片

  1. 三种算法，各有优劣，一般默认第一个，点击Train进行训练

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测_第4张图片

4.点击Performance

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测_第5张图片

5.以此图为例，13.1572代表误差，误差越低越好，可以通过retrain和改变算法来降低误差

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6.点击regression

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测_第7张图片

7.三张图分别代表训练集验证集和综合数据的拟合程度，越接近1 效果越好

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测_第8张图片

8.点击next三次

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测_第9张图片

9.点击save results将训练网络保存到matlab工作区

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测_第10张图片

10.若在工作区看到以下三个变量代表保存成功

1预测示例代码如下

% 写一个循环，预测接下来的十个样本的辛烷值

% 注意要将指标变为列向量，然后再用sim函数预测

predict_y = zeros(10,1); % 初始化predict_y

for i = 1: 10

result = sim(net, new_X(i,:)');

predict_y(i) = result;

end

disp('预测值为：')

disp(predict_y)

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    参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774   缓存注解有以下三个： @Cacheable      @CacheEvict     @CachePut
  • dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误 xp9802
    java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式 执行时却抛出以下异常： Exceptio
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他