3个输入和2个输出的数据集matlab举例

假设我们有三个输入变量：X1、X2和X3，和两个输出变量：Y1和Y2，那么一个数据集可以如下所示：

X1 X2 X3 Y1 Y2
1 3 5 10 20
2 4 6 12 24
3 5 7 14 28
4 6 8 16 32
5 7 9 18 36

这个数据集包含了5个样本，每个样本有三个输入和两个输出变量。这个数据集可以用matlab中的矩阵表示：

data = [1 3 5 10 20;
2 4 6 12 24;
3 5 7 14 28;
4 6 8 16 32;
5 7 9 18 36];

其中，每一行表示一个样本，第1列到第3列是输入变量，第4列和第5列是输出变量。

相关问题

深度学习多输入多输出函数预测 matlab举例

假设我们要用深度学习模型预测一个人的收入，其中输入包括年龄、性别和教育程度，输出为收入水平和税前工资。

首先，我们需要准备好数据集，包括训练集和测试集，每个样本包括年龄、性别、教育程度、收入水平和税前工资。

然后，我们可以使用 MATLAB 中的深度学习工具箱来构建模型。假设我们采用全连接神经网络，代码如下：

inputs = [age; gender; education]; % 输入数据
targets = [income; salary]; % 输出数据

layers = [ ... % 神经网络的层次结构
    fullyConnectedLayer(10)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(5)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(2)
    regressionLayer];

net = trainNetwork(inputs, targets, layers); % 训练神经网络

在这个例子中，我们将输入数据传递给一个全连接层，然后使用 ReLU 激活函数，再连接到另一个全连接层和 ReLU 激活函数，最后连接到输出层和回归损失函数。

训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型性能：

testInputs = [testAge; testGender; testEducation]; % 测试集输入数据
testTargets = [testIncome; testSalary]; % 测试集输出数据

predictions = predict(net, testInputs); % 预测输出数据

MSE = mean((predictions - testTargets).^2); % 计算均方误差

这个例子展示了如何使用深度学习模型处理多输入多输出函数预测问题，并且说明了 MATLAB 中的深度学习工具箱的基本用法。

径向基神经网络5输入3输出函数预测 matlab举例

以下是一个使用径向基神经网络在Matlab中预测5输入3输出函数的示例代码：

首先，我们需要准备数据。在这个例子中，我们将使用一个简单的函数：

$$y_1 = \sin(x_1) + \cos(x_2)$$

$$y_2 = \cos(x_3) + \sin(x_4)$$

$$y_3 = x_5^2$$

为了生成数据，我们可以使用以下代码：

x = rand(1000,5)*10-5; % 生成1000个5维的随机输入
y = zeros(1000,3); % 初始化输出
y(:,1) = sin(x(:,1)) + cos(x(:,2)); % 计算第一个输出
y(:,2) = cos(x(:,3)) + sin(x(:,4)); % 计算第二个输出
y(:,3) = x(:,5).^2; % 计算第三个输出

接下来，我们需要将数据分成训练集和测试集：

idx = randperm(1000);
trainIdx = idx(1:800); % 取前800个作为训练集
testIdx = idx(801:end); % 取后200个作为测试集
trainX = x(trainIdx,:);
trainY = y(trainIdx,:);
testX = x(testIdx,:);
testY = y(testIdx,:);

然后，我们可以使用Matlab的`newrb`函数来创建径向基神经网络：

net = newrb(trainX',trainY',0,1.0,50);

在这里，我们将使用50个基函数，其它参数是默认值。接下来，我们可以使用训练好的神经网络来预测测试集的输出：

predictY = net(testX');

最后，我们可以计算预测结果和实际结果之间的误差：

err = testY' - predictY; % 计算误差
mse = mean(err.^2,2); % 计算均方误差
disp(mse); % 显示均方误差

这将显示三个输出的均方误差。如果神经网络的训练和预测效果良好，这些误差应该很小。