解释代码net = newff(p_train,t_train,[3,3])

这是一个使用MATLAB中的 Neural Network Toolbox 创建一个具有三个输入、三个隐藏层节点和一个输出的前馈神经网络的代码。其中p_train和t_train为训练数据的输入和目标输出。具体而言，这个神经网络具有两个隐藏层，每个隐藏层有三个节点，并且使用的训练方法为默认的Levenberg-Marquardt Backpropagation。

相关问题

P_train = SampleEn(temp(1: 840), 1: 4)'; T_train = SampleEn(temp(1: 840), 5)'; M = size(P_train, 2); P_val = SampleEn(temp(841: 1080), 1: 4)'; T_val = SampleEn(temp(841: 1080), 5)'; O = size(P_val, 2); P_test = SampleEn(temp(1081: end), 1: 4)'; T_test = SampleEn(temp(1081: end), 5)'; N = size(P_test, 2); 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_val, ps_input); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = ind2vec(T_train); t_test = ind2vec(T_val); t_test = ind2vec(T_test); 建立模型 net = newff(p_train, t_train, 6); 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 100; % 最大迭代次数 net.trainParam.goal = 1e-6; % 目标训练误差 net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率 训练网络 net = train(net, p_train, t_train); 仿真测试 t_sim1 = sim(net, p_train); tic t_sim2 = sim(net, p_test ); toc；如何让该模型在迭代时进行验证集验证呢

要在训练过程中进行验证集验证，可以使用交叉验证方法。具体步骤如下：

1. 将训练数据划分为K个折（例如K=5），每个折包含训练子集和验证子集。

2. 循环进行K次迭代，每次迭代使用其中K-1个折作为训练子集，剩下的一个折作为验证子集。

3. 在每次迭代中，使用训练子集进行训练，并使用验证子集进行验证。

下面是一个示例代码片段，展示了如何在迭代时进行交叉验证：

K = 5;  % 设置交叉验证的折数
indices = crossvalind('Kfold', size(p_train, 2), K);  % 随机划分训练数据为K个折

% 循环进行K次迭代
for k = 1:K
    % 划分训练子集和验证子集
    train_indices = (indices ~= k);
    val_indices = (indices == k);
    
    p_train_fold = p_train(:, train_indices);
    t_train_fold = t_train(:, train_indices);
    
    p_val_fold = p_train(:, val_indices);
    t_val_fold = t_train(:, val_indices);
    
    % 建立模型
    net = newff(p_train_fold, t_train_fold, 6);
    
    % 设置训练参数
    net.trainParam.epochs = 100;   % 最大迭代次数
    net.trainParam.goal = 1e-6;     % 目标训练误差
    net.trainParam.lr = 0.01;       % 学习率
    
    % 训练网络
    net = train(net, p_train_fold, t_train_fold);
    
    % 在验证子集上进行验证
    t_sim_val_fold = sim(net, p_val_fold);
    
    % 计算验证误差等指标
    % ...
    
end

在每次迭代中，您可以计算验证误差等指标来评估模型的性能。可以根据需要选择适当的指标来衡量模型的性能，例如均方误差（MSE）或分类准确率等。

net=newff(p_train,t_train,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm') 使用的什么函数，都是什么意思

这行代码是在MATLAB中使用Neural Network Toolbox中的函数newff来创建一个前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）。其中，

- `p_train`是训练集的输入数据；
- `t_train`是训练集的目标数据；
- `hiddennum`是隐藏层中神经元的数量；
- `{'tansig','purelin'}`表示网络的每一层使用的激活函数，其中第一层使用tansig函数（双曲正切函数），第二层使用purelin函数（线性函数）；
- `trainlm`是训练神经网络时使用的优化算法，这里使用的是Levenberg-Marquardt算法。

因此，这行代码的作用是创建一个包含一个隐藏层的前馈神经网络，并使用trainlm算法对其进行训练。