在matlab中编一段代码,要求将导入的数据归一化,并将数据分组,每一组包含6个连续的数据,这6个数据为输入,输出为6个数据的后一个数据,并划分训练集与验证集,并以此构建神经网络,对神经网络训练,采用训练好的神经网络,预测验证集,调出预测结果与实际结果的比较图
时间: 2024-03-27 08:36:00 浏览: 21
好的,下面是一份示例代码,其中假设导入的数据为一个一维向量`data`,包含多个数据点:
```matlab
% 数据归一化
data_norm = normalize(data);
% 数据分组
group_size = 6;
num_groups = floor(length(data_norm)/group_size);
data_groups = reshape(data_norm(1:num_groups*group_size), group_size, num_groups)';
output = data_norm(group_size+1:end);
% 划分训练集和验证集
train_ratio = 0.8;
train_size = floor(train_ratio*num_groups);
train_data = data_groups(1:train_size, :);
train_output = output(1:train_size);
val_data = data_groups(train_size+1:end, :);
val_output = output(train_size+1:end);
% 构建神经网络
net = feedforwardnet(10);
net.trainFcn = 'trainlm';
net.divideFcn = 'divideind';
net.divideParam.trainInd = 1:train_size;
net.divideParam.valInd = (train_size+1):num_groups;
net.divideParam.testInd = [];
net.trainParam.showWindow = false;
% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, train_data', train_output');
% 预测验证集
val_pred = net(val_data')';
% 绘制预测结果与实际结果的比较图
figure;
plot(val_output, 'b');
hold on;
plot(val_pred, 'r--');
legend('Actual', 'Predicted');
xlabel('Sample');
ylabel('Normalized Value');
title('Prediction Comparison');
```
需要注意的是,该代码中的神经网络只是一个示例,你可以根据自己的需求和数据特点来选择合适的神经网络结构和参数。
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