能帮我用matlab写一个能运行的神经网络,对一组数值数据进行归一化处理(通过除以100)后进行训练和预测吗?我来插入数值
时间: 2024-09-12 09:05:02 浏览: 30
当然可以。下面是一个简单的MATLAB代码示例,用于创建一个基本的前馈神经网络(feedforwardnet),并对其进行训练和预测。请注意,你需要提供实际的数值数据替换占位符`inputData`和`targetData`。
```matlab
% 假设你已经有了输入和目标数据
inputData = [50, 60, 70; 80, 90, 100]; % 二维数组,每个样本三列,这里仅为演示用
targetData = [10; 20]; % 一维数组,对应于输入数据的第二个特征
% 数据归一化
normalizationFactor = 100;
inputDataNorm = inputData ./ normalizationFactor;
targetDataNorm = targetData ./ normalizationFactor;
% 定义神经网络
hiddenLayerSize = 2; % 隐藏层节点数
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);
% 设置训练参数
maxEpochs = 1000; % 最大迭代次数
learningRate = 0.1; % 学习率
goal = 1e-4; % 训练误差目标
% 配置网络
net = configure(net, 'inputs', size(inputData, 2), 'targets', size(targetData, 2));
% 开始训练
net.trainParam.epochs = maxEpochs;
net.trainParam.goal = goal;
net.trainParam.lr = learningRate;
net = train(net, inputDataNorm', targetDataNorm');
% 测试数据
testInputData = [150, 160, 170]; % 示例测试数据,需要归一化
testInputDataNorm = testInputData ./ normalizationFactor;
% 预测
predictedOutput = net(testInputDataNorm');
disp('预测结果:')
disp(predictedOutput);
```
请将上述代码中的`inputData`和`targetData`替换为你实际的数值数据。如果你需要多次训练或者调整网络结构,你可以根据需要修改相应的部分。
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