如何用matlab调出BP神经网络的均方根误差
时间: 2024-03-21 19:18:20 浏览: 35
BP神经网络的均方根误差可以在Matlab中使用以下代码来计算:
1. 训练网络并计算误差:
```matlab
[x,t] = simplefit_dataset;
net = feedforwardnet(10);
net = train(net,x,t);
y = net(x);
e = gsubtract(t,y);
performance = perform(net,t,y);
tInd = vec2ind(t);
yInd = vec2ind(y);
percentErrors = sum(tInd ~= yInd)/numel(tInd);
```
2. 计算均方根误差:
```matlab
rmse = sqrt(mean(e.^2));
```
希望这个回答能够帮到您。
相关问题
matlab怎么使用BP伸神经网络求解均方根误差
以下是使用matlab进行BP神经网络求解均方根误差的步骤:
1. 准备数据集:将数据集划分为训练集和测试集,并将其标准化。
2. 创建BP神经网络:使用matlab中的newff函数创建一个BP神经网络。
3. 训练神经网络:使用matlab中的train函数对BP神经网络进行训练。
4. 对测试集进行预测:使用matlab中的sim函数对测试集进行预测,并计算预测值与真实值之间的均方根误差。
下面是一个简单的matlab代码示例:
% 准备数据集
load fisheriris
x = meas(:,1:4)';
t = dummyvar(categorical(species)');
% 划分数据集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(x,2),0.7,0,0.3);
xTrain = x(:,trainInd);
tTrain = t(:,trainInd);
xTest = x(:,testInd);
tTest = t(:,testInd);
% 标准化数据集
[xTrain,xTest] = mapminmax(xTrain,0,1);
[tTrain,tTest] = mapminmax(tTrain,0,1);
% 创建BP神经网络
net = newff(xTrain,tTrain,10);
% 训练神经网络
net = train(net,xTrain,tTrain);
% 对测试集进行预测并计算均方根误差
yTest = sim(net,xTest);
rmse = sqrt(mean((tTest-yTest).^2));
disp(['均方根误差为:',num2str(rmse)]);
matlab求bp神经网络单隐含层的均方根误差
在Matlab中求解BP神经网络单隐含层的均方根误差可以按照以下步骤进行:
1. 准备数据集:首先,需要准备好训练样本数据集和相应的目标值。将数据集分为输入数据(特征向量)和目标数据(待预测的输出)。确保数据集的维度和类型正确。
2. 创建BP神经网络:通过在Matlab环境中调用相应的函数,创建一个BP神经网络模型。确保指定单隐含层的大小和学习算法等参数。可以使用命令 `net = newff(inputs, targets, hiddenSizes)` 创建一个具有指定输入和目标维度以及指定隐藏层大小的BP神经网络。`inputs` 是训练样本输入数据,`targets` 是对应的目标数据,`hiddenSizes` 是隐藏层的大小。
3. 训练神经网络:使用 `train` 函数对神经网络进行训练,迭代优化权重参数,以使模型可以对输入数据进行较准确的预测。可以通过提供合适的训练参数来改进训练过程,例如指定迭代次数和学习速率等。训练完成后,将得到一个训练有素的BP神经网络模型。
4. 预测和计算均方根误差:使用训练好的神经网络模型,对测试样本进行预测,并计算预测结果与真实目标值之间的均方根误差。可以通过调用 `sim` 函数进行预测,传入测试样本输入数据得到预测结果,然后与相应的目标值进行对比,计算均方根误差。
`outputs = sim(net, testInputs)`:使用训练好的神经网络对测试数据进行预测,得到预测结果。
`rmse = sqrt(mean((outputs - testTargets).^2))`:计算预测结果和真实目标值之间的均方根误差,其中 `outputs` 是神经网络的预测结果,`testTargets` 是测试样本的目标值。
以上述过程可在Matlab中求得BP神经网络单隐含层的均方根误差。
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