matlab多输入多输出神经网络
时间: 2023-09-15 20:21:52 浏览: 63
Matlab中可以使用`feedforwardnet`函数创建多输入多输出神经网络。其语法如下:
```
net = feedforwardnet(hiddenSizes)
```
其中,`hiddenSizes`是一个向量,表示每个隐藏层的神经元数。如果有多个隐藏层,`hiddenSizes`应该是一个含有多个元素的向量,每个元素代表一个隐藏层的神经元数。
然后,使用`train`函数训练网络:
```
[net,tr] = train(net,X,T)
```
其中,`X`是一个大小为`N x P`的矩阵,`N`是样本数,`P`是输入特征的数量。`T`是一个大小为`N x Q`的矩阵,`Q`是输出特征的数量。
训练完成后,使用`sim`函数进行预测:
```
Y = sim(net,X)
```
其中,`Y`是一个大小为`N x Q`的矩阵,每行代表一个样本的输出。
相关问题
matlab多输入多输出神经网络模型预测代码
抱歉,由于您没有提供更多的详细信息,我们无法为您提供完整的 Matlab 多输入多输出神经网络模型预测代码。以下是一些基本的模板代码,您可以根据您的需求进行修改:
% 1. 定义输入输出数据
x = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 输入数据
y = [0.1 0.2 0.3; 0.4 0.5 0.6; 0.7 0.8 0.9]; % 输出数据
% 2. 设置神经网络模型参数
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数
net = fitnet(hiddenLayerSize); % 创建神经网络模型
net.divideFcn = 'dividerand'; % 划分训练、测试集函数
net.divideMode = 'sample'; % 划分方式(按样本)
net.divideParam.trainRatio = 70/100; % 训练集占比
net.divideParam.testRatio = 15/100; % 测试集占比
net.divideParam.valRatio = 15/100; % 验证集占比
% 3. 训练神经网络模型
[net,tr] = train(net,x,y); % 训练神经网络模型
% 4. 预测结果
y_pred = net(x); % 预测输出数据
% 5. 计算误差
mse = perform(net,y,y_pred); % 计算均方误差
注意:以上代码仅供参考,您需要根据您的实际情况进行修改。具体来说,您需要根据您的输入输出数据维度进行调整,并根据您的需求设置神经网络模型参数。
生成matlab多输入多输出神经网络代码
可以回答,以下是示例代码:
```matlab
% Create a Neural Network
net = feedforwardnet([10 5]);
% Set input and output sizes
net.inputs{1}.size = 3;
net.outputs{2}.size = 2;
% Train the network
x = rand(3,100);
t = rand(2,100);
net = train(net,x,t);
% Generate Code
genFunction(net,'neural_network');
```
此代码可以创建一个多输入多输出的神经网络,并生成 MATLAB 代码。