% Define the network architecture. numFeatures = 11;%输入层维度 numResponses = 1;%输出维度 % 200 hidden units numHiddenUnits = 62;%第一层维度 % a fully connected layer of size 50 & a dropout layer with dropout probability 0.5 layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures)%输入层 lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')%第一层 fullyConnectedLayer(95)%链接层 dropoutLayer(0.3)%遗忘层 fullyConnectedLayer(numResponses)%链接层 regressionLayer];%回归层 % Specify the training options. % Train for 60 epochs with mini-batches of size 20 using the solver 'adam' maxEpochs =60;%最大迭代次数 miniBatchSize = 10;%最小批量(数据量较大故用minibatch) % the learning rate == 0.01 % set the gradient threshold to 1 % set 'Shuffle' to 'never' options = trainingOptions('adam', ... %解算器 'MaxEpochs',maxEpochs, ... %最大迭代次数 'MiniBatchSize',miniBatchSize, ... %最小批次 'InitialLearnRate',0.01, ... %初始学习率 'GradientThreshold',inf, ... %梯度阈值 'Shuffle','every-epoch', ... %打乱顺序 'Plots','training-progress',... %画图 'Verbose',0); %不输出训练过程 %% Train the Network net = trainNetwork(inputn,outputn,layers,options);%开始训练 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); %% Test the Network y_pred = predict(net,inputn_test,'MiniBatchSize',1)';%测试仿真输出 y_pred(y_pred<-1)=-1; y_pred=round(mapminmax('reverse',y_pred',outputps)); %round用于四舍五入 y_pred=(double(y_pred)); [MSE, RMSE, MBE, MAE,MAPE ] =MSE_RMSE_MBE_MAE(output_test,y_pred);这段代码的目标函数是什么

这段代码中的目标函数是均方误差损失函数（Mean Square Error，MSE），用于衡量模型预测值与真实值之间的平均差异。在训练网络时，使用了回归层（regressionLayer），它会将预测值与真实值之间的差异计算出来，并使用MSE作为目标函数进行优化。在测试网络时，使用了MSE、RMSE、MBE、MAE和MAPE等指标来评估预测结果的准确性。