翻译:S使用动态ANN,以室外干球温度、相对湿度和太阳辐射和风度为输入变量预测了建筑逐时的热负荷
时间: 2024-05-31 17:10:47 浏览: 12
Using dynamic artificial neural networks, the hourly heat load of buildings was predicted based on outdoor dry bulb temperature, relative humidity, solar radiation, and wind speed as input variables.
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翻译:王波使用动态ANN,以室外干球温度、相对湿度和太阳辐射和风度为输入变量预测了建筑逐时的热负荷
Translation: Wang Bo used dynamic ANN to predict the hourly thermal load of buildings with dry bulb temperature, relative humidity, solar radiation, and wind degree as input variables.
利用matlab编写一段ANN分类模型创建和训练的示例代码,以鸢尾花iris数据为例
以下是一个ANN分类模型创建和训练的示例代码,以鸢尾花iris数据为例:
```matlab
% 读取iris数据集
load fisheriris
x = meas;
t = zeros(150,3);
for i = 1:150
if strcmp(species(i),'setosa')
t(i,1) = 1;
elseif strcmp(species(i),'versicolor')
t(i,2) = 1;
else
t(i,3) = 1;
end
end
% 随机划分训练集和测试集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(150,0.7,0,0.3);
x_train = x(trainInd,:);
t_train = t(trainInd,:);
x_test = x(testInd,:);
t_test = t(testInd,:);
% 创建ANN模型
net = patternnet(10);
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.showWindow = false;
% 训练ANN模型
[net,tr] = train(net,x_train',t_train');
% 测试ANN模型
y = net(x_test');
classes = vec2ind(y);
% 计算分类准确率
acc = sum(classes' == vec2ind(t_test'))/length(testInd);
disp(['分类准确率为:',num2str(acc)]);
```
该代码首先读取鸢尾花iris数据集,然后将类别标签转换为one-hot编码的形式。接着,使用`dividerand`函数随机划分训练集和测试集。然后,使用`patternnet`函数创建一个带有10个神经元的ANN模型。设置训练参数后,使用`train`函数训练ANN模型,并使用测试集测试模型。最后,计算分类准确率并输出结果。
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