神经网络回归分析代码matlab
时间: 2024-01-12 09:22:30 浏览: 22
以下是一个使用Matlab进行神经网络回归分析的示例代码:
```matlab
% 创建输入和目标数据
x = 0:0.1:2*pi;
y = sin(x);
% 创建和训练RBF神经网络模型
net = newrb(x, y);
y_pred = sim(net, x);
% 绘制原始数据和预测结果
plot(x, y, 'b', x, y_pred, 'r--');
legend('原始数据', '预测结果');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('RBF神经网络回归分析');
% 计算均方根误差(RMSE)
rmse = sqrt(mean((y - y_pred).^2));
disp(['均方根误差(RMSE):', num2str(rmse)]);
```
这段代码首先创建了输入数据x和目标数据y,然后使用`newrb`函数创建了一个RBF神经网络模型,并使用训练数据对模型进行训练。接下来,使用`sim`函数对训练好的模型进行预测,并将原始数据和预测结果绘制在同一张图上。最后,计算了预测结果与原始数据之间的均方根误差(RMSE)。
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人工神经网络回归分析代码matlab
以下是一个使用BP神经网络进行回归分析的Matlab代码示例:
```matlab
% 创建输入数据
x = 0:0.1:2*pi;
y = sin(x);
% 创建并训练BP神经网络模型
net = feedforwardnet(10); % 创建具有10个隐藏层神经元的前馈神经网络
net = train(net, x, y); % 使用输入数据训练神经网络模型
% 使用训练好的神经网络进行预测
x_test = 0:0.01:2*pi;
y_pred = net(x_test);
% 绘制预测结果
plot(x, y, 'b', x_test, y_pred, 'r');
legend('真实值', '预测值');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('BP神经网络回归分析结果');
% 计算预测误差
mae = mean(abs(y - y_pred));
mse = mean((y - y_pred).^2);
mrse = sqrt(mse);
% 显示预测误差
disp(['MAE: ', num2str(mae)]);
disp(['MSE: ', num2str(mse)]);
disp(['MRSE: ', num2str(mrse)]);
```
基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码
以下是基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码示例:
数据准备:
首先需要准备好数据,包括输入数据和输出数据。可以使用任意数据集,这里使用简单的示例数据。假设有4个样本,每个样本有3个特征和1个目标值。
x = [0.5 0.3 0.2;
0.1 0.2 0.3;
0.8 0.7 0.9;
0.6 0.4 0.1];
y = [0.7;
0.3;
0.9;
0.5];
PCA降维:
使用PCA主成分分析方法将输入特征降维成2维。这里使用MATLAB自带的PCA函数pca。
[coeff, score, latent] = pca(x);
x_pca = score(:,1:2);
BP神经网络训练:
使用降维后的特征x_pca和目标值y训练BP神经网络。
net = feedforwardnet(10); % 创建有10个隐藏层神经元的BP神经网络
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt算法进行训练
net = train(net, x_pca', y');
BP神经网络预测:
使用训练好的BP神经网络进行预测,需要提供测试数据,这里使用与训练数据相同的数据集,也可以使用不同的数据集。
y_pred = net(x_pca')';
结果分析:
使用散点图分析预测结果和实际结果的关系。
scatter(y_pred, y);
完整代码示例:
x = [0.5 0.3 0.2;
0.1 0.2 0.3;
0.8 0.7 0.9;
0.6 0.4 0.1];
y = [0.7;
0.3;
0.9;
0.5];
[coeff, score, latent] = pca(x);
x_pca = score(:,1:2);
net = feedforwardnet(10);
net.trainFcn = 'trainlm';
net = train(net, x_pca', y');
y_pred = net(x_pca')';
scatter(y_pred, y);