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2、t_test,inputps);net=newff(inputn,outputn,5 5);net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00004;%网络训练 net=train(net,inputn,outputn);%下载输入输出数据load data input output%从1到2000间随机排序 k=rand(1,2000); m,n=sort(k);%找出训练数据和预测数据 input_train=input(n(1:1900),:); output_train=output(n(

3、1:1900); input_test=input(n(1901:2000),:); output_test=output(n(1901:2000);%选连样本输入输出数据归一化 inputn,inputps=mapmax(input_train); outputn,outputps=maax(output_train);clc clear结果分析errorsum=11.4912figure(1) plot(BPoutput,:og) hold on plot(output_test,-*);legend(预测输出,期望输出) title(BP网络预测输出,fontsize,12) ylabe

4、l(函数输出,fontsize,12) xlabel(样本,fontsize,12)%预测误差error=BPoutput-output_test;figure(2) plot(error,-*)title(BP网络预测误差,fontsize,12) ylabel(误差,fontsize,12)xlabel(样本,fontsize,12)figure(3)plot(output_test-BPoutput)./BPoutput,-*); title(神经网络预测误差百分比)errorsum=sum web browser%网络预测输出 an=sim(net,inputn_test);%网络输出反归一化BPoutput=mapmax(reverse,an,outputps);神经网络

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