matlab怎么使用BP伸神经网络求解均方根误差
时间: 2023-11-29 22:24:32 浏览: 33
以下是使用matlab进行BP神经网络求解均方根误差的步骤:
1. 准备数据集:将数据集划分为训练集和测试集,并将其标准化。
2. 创建BP神经网络:使用matlab中的newff函数创建一个BP神经网络。
3. 训练神经网络:使用matlab中的train函数对BP神经网络进行训练。
4. 对测试集进行预测:使用matlab中的sim函数对测试集进行预测,并计算预测值与真实值之间的均方根误差。
下面是一个简单的matlab代码示例:
% 准备数据集
load fisheriris
x = meas(:,1:4)';
t = dummyvar(categorical(species)');
% 划分数据集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(x,2),0.7,0,0.3);
xTrain = x(:,trainInd);
tTrain = t(:,trainInd);
xTest = x(:,testInd);
tTest = t(:,testInd);
% 标准化数据集
[xTrain,xTest] = mapminmax(xTrain,0,1);
[tTrain,tTest] = mapminmax(tTrain,0,1);
% 创建BP神经网络
net = newff(xTrain,tTrain,10);
% 训练神经网络
net = train(net,xTrain,tTrain);
% 对测试集进行预测并计算均方根误差
yTest = sim(net,xTest);
rmse = sqrt(mean((tTest-yTest).^2));
disp(['均方根误差为:',num2str(rmse)]);