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文档简介

1、clcclear%读取数据a=xlsread('F:4.b=xlsread('F:4.c=xlsread('F:4.savedata1.matbsavedata2.mataloaddata1loaddata2数据挖掘讲义马景义数据挖掘讲义马景义数据挖掘讲义马景义数据和程序数据和程序数据和程序matlabone-input.csv');matlaboutput.csv');matlabc.csv');%节点个数inputnum=42;hiddennum=8;outputnum=1;%训练数据和预测数据input_train=a(:,1:90);in

2、put_test=a(:,91:137);output_train=b(:,1:90);output_test=b(:,91:137);%将训练样本输入输出数据归一化inputn,inputps=mapminmax(input_train);outputn,outputps=mapminmax(output_train);湘建BP神经网络net=newff(inputn,outputn,20,12,'tansig','purelin','traingdx');net.trainParam.epochs=1000;net.trainParam.lr

3、=0.01;net.trainParam.goal=0.00000001;%BPW经网络训练net=train(net,inputn,outputn);%测试样本归一化inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);%BPW经网络预测an=sim(net,inputn_test);%网络得到数据反归一化BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);d=BPoutput>cfigure(1)%plot(d,':og');scatter(1:(137-90

4、),d,'rx');holdon;%plot(output_test,'-*');scatter(1:(137-90),output_test,'o');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);xlabel('优化前输出的误差','fontsize',12);figure(2)error=d-output_test;plot(1:(137-90),error);xlabel('样本','fontsize',12);ylabe

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