MAT之NN:实现BP神经网络的回归拟合,基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比-阿里云开发者社区

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MAT之NN:实现BP神经网络的回归拟合,基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比

简介: MAT之NN:实现BP神经网络的回归拟合,基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比
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输出结果

image.png

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实现代码


load spectra_data.mat

plot(NIR')  

title('Near infrared spectrum curve—Jason niu')

temp = randperm(size(NIR,1));

P_train = NIR(temp(1:50),:)';

T_train = octane(temp(1:50),:)';

P_test = NIR(temp(51:end),:)';

T_test = octane(temp(51:end),:)';

N = size(P_test,2);

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);

p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1);  

net = newff(p_train,t_train,9);

net.trainParam.epochs = 1000;

net.trainParam.goal = 1e-3;  

net.trainParam.lr = 0.01;  

net = train(net,p_train,t_train);

t_sim = sim(net,p_test);

T_sim = mapminmax('reverse',t_sim,ps_output);

error = abs(T_sim - T_test)./T_test;

R2 = (N * sum(T_sim .* T_test) - sum(T_sim) * sum(T_test))^2 / ((N * sum((T_sim).^2) - (sum(T_sim))^2) * (N * sum((T_test).^2) - (sum(T_test))^2));

result = [T_test' T_sim' error']

figure

plot(1:N,T_test,'b:*',1:N,T_sim,'r-o')

legend('Real value','predicted value')

xlabel('Prediction sample')

ylabel('Octane numbe')

string = {'Comparison of the prediction results of the octane number in the test set—Jason niu';['R^2=' num2str(R2)]};

title(string)


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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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