clc;clear;close all;% 离散模型T = 0.001;u = @(k) sin(k*T);y = @(u, yk) u^3 + yk / (1+yk)^2;% 神经网络参数alpha = 0.05;eta = 0.15;b = 3.0;c = [-1,-0.5,0,0.5,1; -1,-0.5,0,0.5,1];input_range = [0 1; 0 10];hidden_size = 5;% 初始化权值w1 = rand(hidden_size, size(input_range, 2));w2 = rand(hidden_size, 1);% 训练网络epoch = 5000;mse = zeros(epoch, 1);for i = 1:epoch % 生成随机样本 x = rand(size(input_range, 2), 1) .* diff(input_range, [], 2) + input_range(:, 1); u_k = x(1); y_k = x(2); % 前向传播 z = exp(-b * sum((c - repmat(x', size(c, 1), 1)) .^ 2, 2)); y_pred = w2' * z'; % 反向传播 delta2 = (y_pred - y(u_k, y_k)); delta1 = (w2 .* z') .* (1 - z') * delta2; % 更新权值 w2 = w2 - eta * z' * delta2; w1 = w1 - alpha * delta1 * x'; % 计算 MSE mse(i) = delta2^2;end% 测试网络test_size = 1000;u_test = linspace(input_range(1, 1), input_range(1, 2), test_size);y_test = zeros(test_size, 1);for i = 2:test_size z = exp(-b * sum((c - [u_test(i); y_test(i-1)]) .^ 2, 2)); y_test(i) = w2' * z';end% 绘制拟合结果和 MSE 变化曲线figure;subplot(2, 1, 1);plot(u_test, y_test);title('模型拟合结果');xlabel('u(t)');ylabel('y(t)');grid on;subplot(2, 1, 2);plot(mse);title('MSE 变化曲线');xlabel('迭代次数');ylabel('MSE');grid on;报错:错误使用 * 内部矩阵维度必须一致。 y_pred = w2' * z';请再次进行修改并给我修改后的代码
时间: 2024-03-06 14:51:19 浏览: 162
根据报错信息,内部矩阵的维度必须一致,因此需要检查一下矩阵的维度是否正确。在这里,我们可以用 `size()` 函数来检查矩阵的维度。根据代码,我们发现在前向传播时,计算 `y_pred` 的语句中,`z` 的维度是 `(5,1)`,`w2` 的维度是 `(5,1)`,因此两者不能相乘。我们需要将 `w2` 转置后,才能与 `z` 相乘,使得 `y_pred` 的维度为 `(1,1)`。
以下是已经修改后的代码:
```matlab
clc; clear; close all;
% 离散模型
T = 0.001;
u = @(k) sin(k*T);
y = @(u, yk) u^3 + yk / (1 + yk)^2;
% 神经网络参数
alpha = 0.05;
eta = 0.15;
b = 3.0;
c = [-1,-0.5,0,0.5,1; -1,-0.5,0,0.5,1];
input_range = [0 1; 0 10];
hidden_size = 5;
% 初始化权值
w1 = rand(hidden_size, size(input_range, 2));
w2 = rand(hidden_size, 1);
% 训练网络
epoch = 5000;
mse = zeros(epoch, 1);
for i = 1:epoch
% 生成随机样本
x = rand(size(input_range, 2), 1) .* diff(input_range, [], 2) + input_range(:, 1);
u_k = x(1);
y_k = x(2);
% 前向传播
z = exp(-b * sum((c - repmat(x', size(c, 1), 1)) .^ 2, 2));
y_pred = z' * w2;
% 反向传播
delta2 = (y_pred - y(u_k, y_k));
delta1 = (w2 .* z') .* (1 - z') * delta2;
% 更新权值
w2 = w2 - eta * z' * delta2;
w1 = w1 - alpha * delta1 * x';
% 计算 MSE
mse(i) = delta2^2;
end
% 测试网络
test_size = 1000;
u_test = linspace(input_range(1, 1), input_range(1, 2), test_size);
y_test = zeros(test_size, 1);
for i = 2:test_size
z = exp(-b * sum((c - [u_test(i); y_test(i-1)]) .^ 2, 2));
y_test(i) = z' * w2;
end
% 绘制拟合结果和 MSE 变化曲线
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(u_test, y_test);
title('模型拟合结果');
xlabel('u(t)');
ylabel('y(t)');
grid on;
subplot(2, 1, 2);
plot(mse);
title('MSE 变化曲线');
xlabel('迭代次数');
ylabel('MSE');
grid on;
```
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