选择部分数据(比如10%)做预测数据,其余作为训练数据;选择合适的隐藏层层数,使用newff函数建立神经网络模型,自己初始化参数,用train函数进行训练,最后用测试集进行预测,计算误差。用matlab程序
时间: 2024-02-28 08:55:36 浏览: 32
好的,下面是一个MATLAB程序,实现了使用神经网络进行数据预测和训练的步骤,包括数据集的划分、神经网络模型的建立和训练、测试集的预测和误差计算:
```matlab
% 加载数据集,此处假设数据集已经存储在一个名为data的.mat文件中
load data.mat;
% 将数据集分成训练集和测试集,假设选择10%的数据作为测试集
test_ratio = 0.1;
test_size = round(size(data, 1) * test_ratio);
test_set = data(1:test_size, :);
train_set = data(test_size+1:end, :);
% 选择合适的隐藏层层数,这里设为2层
hidden_layers = 2;
% 使用newff函数建立神经网络模型,并自己初始化参数
net = newff(train_set(:, 1:end-1)', train_set(:, end)', hidden_layers, {'logsig', 'purelin'});
net.IW{1} = randn(hidden_layers, size(train_set, 2)-1);
net.LW{2,1} = randn(1, hidden_layers);
net.b{1} = randn(hidden_layers, 1);
net.b{2} = randn(1, 1);
% 使用train函数进行训练
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.lr = 0.1;
net.trainParam.goal = 0.001;
net = train(net, train_set(:, 1:end-1)', train_set(:, end)');
% 使用测试集进行预测,并计算误差
predict = sim(net, test_set(:, 1:end-1)');
error = immse(predict, test_set(:, end)');
% 显示结果
fprintf('Test set error: %f\n', error);
```
在这个程序中,首先加载了数据集,然后将数据集分为训练集和测试集。接着,选择了2层隐藏层,使用newff函数建立了神经网络模型,并对模型的参数进行了初始化。然后,使用train函数进行了100次迭代的训练,最终得到了训练好的神经网络模型。最后,使用测试集进行了预测,并计算了预测误差。
您可以将这个程序保存到一个.m文件中,并在MATLAB命令窗口中运行该文件进行测试。请注意,这个程序仅供参考,您需要根据自己的数据集和需求进行修改。