matlab多输入多输出神经网络模型预测代码
时间: 2023-10-22 22:07:30 浏览: 36
抱歉,由于您没有提供更多的详细信息,我们无法为您提供完整的 Matlab 多输入多输出神经网络模型预测代码。以下是一些基本的模板代码,您可以根据您的需求进行修改:
% 1. 定义输入输出数据
x = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 输入数据
y = [0.1 0.2 0.3; 0.4 0.5 0.6; 0.7 0.8 0.9]; % 输出数据
% 2. 设置神经网络模型参数
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数
net = fitnet(hiddenLayerSize); % 创建神经网络模型
net.divideFcn = 'dividerand'; % 划分训练、测试集函数
net.divideMode = 'sample'; % 划分方式(按样本)
net.divideParam.trainRatio = 70/100; % 训练集占比
net.divideParam.testRatio = 15/100; % 测试集占比
net.divideParam.valRatio = 15/100; % 验证集占比
% 3. 训练神经网络模型
[net,tr] = train(net,x,y); % 训练神经网络模型
% 4. 预测结果
y_pred = net(x); % 预测输出数据
% 5. 计算误差
mse = perform(net,y,y_pred); % 计算均方误差
注意:以上代码仅供参考,您需要根据您的实际情况进行修改。具体来说,您需要根据您的输入输出数据维度进行调整,并根据您的需求设置神经网络模型参数。
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matlab神经网络代码实现多输出预测
以下是MATLAB实现神经网络多输出预测的代码示例:
```matlab
% 创建神经网络模型
net = feedforwardnet([10 10]); % 创建一个具有两个隐藏层的前馈神经网络
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口
% 准备训练数据
inputs = rand(10, 100); % 输入数据,大小为10x100
targets = rand(3, 100); % 目标数据,大小为3x100
% 训练神经网络
net = train(net, inputs, targets);
% 使用训练好的神经网络进行预测
testInputs = rand(10, 10); % 测试输入数据,大小为10x10
predictions = net(testInputs); % 预测输出
% 打印预测结果
disp(predictions);
```
这段代码创建了一个具有两个隐藏层的前馈神经网络模型,并使用随机生成的训练数据进行训练。然后,使用测试输入数据进行预测,并打印出预测结果。
生成一段matlab代码,构造一个多输入多输出的RBF神经网络预测模型
下面是一个简单的 MATLAB 程序,用于构建一个多输入多输出的 RBF 神经网络预测模型:
```matlab
% 设置神经网络结构
numInput = 3; % 输入层节点数
numHidden = 10; % 隐藏层节点数
numOutput = 2; % 输出层节点数
spread = 1; % RBF函数的传播系数
% 生成训练数据
trainData = randn(1000, numInput + numOutput);
% 将训练数据拆分为输入和输出数据
trainInput = trainData(:, 1:numInput);
trainOutput = trainData(:, numInput+1:end);
% 构建 RBF 神经网络模型
net = newrb(trainInput', trainOutput', 0, spread, numHidden, numOutput);
% 生成测试数据
testData = randn(100, numInput);
% 对测试数据进行预测
testOutput = net(testData');
% 显示预测结果
disp(testOutput);
```
在上面的代码中,首先设置了神经网络的结构,包括输入层节点数、隐藏层节点数和输出层节点数等参数。然后,通过 `randn` 函数生成了一个包含输入和输出数据的训练数据集。接着,将训练数据拆分为输入和输出数据,并使用 `newrb` 函数构建了一个 RBF 神经网络模型。最后,通过生成的测试数据对模型进行预测,并输出预测结果。