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RBF網絡的回歸方法如何用

發布時間:2022-01-14 10:14:58 來源:億速云 閱讀:236 作者:iii 欄目:大數據

這篇文章主要介紹了RBF網絡的回歸方法如何用的相關知識,內容詳細易懂,操作簡單快捷,具有一定借鑒價值,相信大家閱讀完這篇RBF網絡的回歸方法如何用文章都會有所收獲,下面我們一起來看看吧。

%% 清空環境變量

clc

clear

%% 產生訓練樣本(訓練輸入,訓練輸出)

% ld為樣本例數

ld=400; 


% 產生2*ld的矩陣 

x=rand(2,ld); 


% 將x轉換到[-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,:);


% 計算網絡輸出F值

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


%% 建立RBF神經網絡 

% 采用approximate RBF神經網絡。spread為默認值

net=newrb(x,F);

RBF網絡的回歸方法如何用  

%% 建立測試樣本


% 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網絡進行模擬,得出網絡輸出

ty=sim(net,tx);


%% 使用圖像,畫出3維圖

RBF網絡的回歸方法如何用  

figure

% 真正的函數圖像

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('真正的函數圖像')


% 網絡得出的函數圖像

v=reshape(ty,row);

subplot(1,3,2)

mesh(i,j,v);

zlim([0,60])

title('RBF神經網絡結果')


% 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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