RBF網(wǎng)絡(luò)的回歸方法如何用

發(fā)布時(shí)間：2022-01-14 10:14:58 來(lái)源：億速云閱讀：226 作者：iii 欄目：大數(shù)據(jù)

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%% 清空環(huán)境變量

clc

clear

%% 產(chǎn)生訓(xùn)練樣本（訓(xùn)練輸入，訓(xùn)練輸出）

% ld為樣本例數(shù)

ld=400;

% 產(chǎn)生2*ld的矩陣

x=rand(2,ld);

% 將x轉(zhuǎn)換到[-1.5 1.5]之間

x=(x-0.5)*1.5*2;

% x的第一列為x1，第二列為x2.

x1=x(1,:);

x2=x(2,:);

% 計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出F值

F=20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);

%% 建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

% 采用approximate RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。spread為默認(rèn)值

net=newrb(x,F);

%% 建立測(cè)試樣本

% generate the testing data

interval=0.1;

[i, j]=meshgrid(-1.5:interval:1.5);

row=size(i);

tx1=i(:);

tx1=tx1';

tx2=j(:);

tx2=tx2';

tx=[tx1;tx2];

%% 使用建立的RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬，得出網(wǎng)絡(luò)輸出

ty=sim(net,tx);

%% 使用圖像，畫出3維圖

figure

% 真正的函數(shù)圖像

interval=0.1;

[x1, x2]=meshgrid(-1.5:interval:1.5);

F = 20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);

subplot(1,3,1)

mesh(x1,x2,F);

zlim([0,60])

title('真正的函數(shù)圖像')

% 網(wǎng)絡(luò)得出的函數(shù)圖像

v=reshape(ty,row);

subplot(1,3,2)

mesh(i,j,v);

zlim([0,60])

title('RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果')

% 誤差圖像

subplot(1,3,3)

mesh(x1,x2,F-v);

zlim([0,60])

title('誤差圖像')

set(gcf,'position',[300 ,250,900,400])

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