使用神经网络识别航迹异常的matlab仿真实现

使用神经网络识别航迹异常的matlab仿真实现

神经网络在处理高维数据和模式识别方面表现出色。本文基于matlab平台，分别使用BP（反向传播）、RBF（径向基函数）和GRNN（广义回归神经网络）三种神经网络模型，识别航迹异常并进行仿真。

首先，我们需要准备数据集。我们使用UCI机器学习库的“飞机轨迹异常检测数据集”作为示例数据。该数据集包含了106个航迹记录，每个记录包括了14个特征。其中，“状态编号”特征表示了该航迹是否存在异常。我们将数据集按照8：2的比例划分成训练集和测试集。

接下来，我们分别使用BP、RBF和GRNN三种神经网络模型对训练集进行训练，并在测试集上进行测试。具体实现代码如下：

% 数据准备
data = csvread('path_to_dataset.csv');
X = data(:, 1:end-1);
Y = data(:, end);
n = size(X, 1);
train_size = ceil(0.8 * n);

train_X = X(1:train_size, :);
train_Y = Y(1:train_size, :);
test_X = X(train_size+1:end, :);
test_Y = Y(train_size+1:end, :);

% BP神经网络模型
bp_net = feedforwardnet