利用神经网络进行曲线拟合Word文档下载推荐.docx
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神经网络:
BP神经网络,nntool工具箱;
网络:
1×
10×
1;
即单隐含层,且隐含层有10个节点;
MATLAB代码:
%%
%本例使用神经网络模拟曲线拟合
clc
clear
x=linspace(-2*pi,2*pi,100);
%生成输入数据
y=sin(x);
%求出输入数据对应的目标值
n=0.1*rand(1,length(x));
%对目标值加入干扰
y=y+n;
%求出实际目标值
[xx,ps]=mapminmax(x);
%对x进行归一化
Data_input=xx;
%网络训练输入
Data_target=y;
%网络训练输入对应的目标值
Data_test=linspace(-5,5,20);
%网络测试数据
Data_t=mapminmax('
apply'
Data_test,ps);
%网络测试数据归一化
Data_true=sin(Data_test);
%网络测试数据对应的目标值
%打开nntool,利用输入输出数据训练网络,网络命名为network
Data_y=sim(network,Data_t);
%利用训练好的网络求出测试数据对应的实际输出值
figure
(1)
e=Data_true-Data_y;
plot(e)%绘制误差曲线
xlabel('
X轴'
);
ylabel('
Y轴'
legend('
误差'
)
figure
(2)
plot(Data_test,network1_outputs,'
*'
x,y)
预测值'
'
实际值'
location'
NorthEast'
下面具体说明nntool工具箱的使用:
命令行输入nntool:
打开工具箱界面:
单击Import,导入训练数据,并选择对应的训练类型,如图所示:
新建网络,命名为network,采用BP神经网络,即误差反向算法,选择Inputdata和Targetdata,其他选项默认,点击Create创建BP神经网络,如下图所示:
点击View,可以预览网络结构,如下图所示:
返回主界面,选中新建的network,然后点击Open打开,选择Train,再次选择Inputs和Targets,开始训练网络,点击Tarinnetwrk
训练过程和结果如下图所示:
为了便于在M文件中使用新建的network,可以将其导出到工作空间,点击Export:
工作空间中出现network,如下图所示:
接下来可以使用sim函数求网络对测试数据的输出,并绘制误差曲线:
结果:
可以看出,拟合效果很好
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- 利用 神经网络 进行 曲线拟合