用神经网络实现9分段的线性回归的MATLAB程序?
时间: 2024-03-22 07:38:17 浏览: 27
以下是一个简单的MATLAB程序,用于使用神经网络实现9分段的线性回归。这里使用的是具有一个隐藏层的前馈神经网络,并且在每个隐藏层之间使用ReLU激活函数。
```matlab
% 生成训练数据
x = linspace(0, 10, 1000)';
y = 1.2*x - 0.5;
y(x > 1 & x <= 2) = 0.8*x(x > 1 & x <= 2) + 0.1;
y(x > 2 & x <= 3) = 0.5*x(x > 2 & x <= 3) + 0.5;
y(x > 3 & x <= 4) = 0.3*x(x > 3 & x <= 4) + 0.8;
y(x > 4 & x <= 5) = 0.6*x(x > 4 & x <= 5) + 0.2;
y(x > 5 & x <= 6) = 1.2*x(x > 5 & x <= 6) - 0.5;
y(x > 6 & x <= 7) = 0.8*x(x > 6 & x <= 7) - 0.1;
y(x > 7 & x <= 8) = 0.5*x(x > 7 & x <= 8) - 0.5;
y(x > 8 & x <= 9) = 0.3*x(x > 8 & x <= 9) - 0.8;
y = y + 0.1*randn(size(y));
% 创建神经网络
net = feedforwardnet(10);
net.layers{1}.transferFcn = 'poslin';
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin';
net.trainFcn = 'trainlm';
% 训练神经网络
net = train(net, x', y');
% 测试神经网络
x_test = linspace(0, 10, 100)';
y_test = net(x_test');
plot(x, y, 'bo', x_test, y_test, 'r');
legend('训练数据', '神经网络拟合');
```
在这个程序中,我们首先生成了包含9个分段线性关系的训练数据,然后创建一个具有10个神经元隐藏层的前馈神经网络,并使用'poslin'激活函数作为隐藏层的激活函数,'purelin'激活函数作为输出层的激活函数,并使用' trainlm '作为训练函数。最后,我们使用训练好的神经网络对测试数据进行预测,并将结果与原始数据进行比较。