RBF:RBF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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RBF:RBF基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比

简介: RBF:RBF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


代码设计


load spectra_data.mat

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);

net = newrbe(P_train,T_train,0.3);

w1=net.iW{1,1}

isequal(w1',P_train)

b1=net.b{1}        

T_sim = sim(net,P_test);

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('真实值','预测值')

xlabel('预测样本')

ylabel('辛烷值')

string = {'RBF:RBF实现测试集辛烷值含量预测结果对比—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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