MAT之DNN：基于汽油样品近红外光谱及其辛烷值数据集利用BP及RBF神经网络算法实现回归预测(R2评估)图文教程及代码实战

已于 2023-12-20 15:13:53 修改
阅读量1.7w 收藏 59
点赞数 15
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Matlab/C++/SQL 精选(人工智能)-中级 文章标签： 神经网络 回归 人工智能
于 2018-02-05 20:41:30 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41185868/article/details/79264172
本教程详细介绍了如何使用MATLAB基于汽油样品的近红外光谱数据，利用BP和RBF神经网络算法进行辛烷值的回归预测。内容包括设计思路、模型输出（BP和RBF网络模型的表现）以及代码对比，通过R2评估模型性能。

MAT之DNN：基于汽油样品近红外光谱及其辛烷值数据集利用BP及RBF神经网络算法实现回归预测(R2评估)图文教程及代码实战

目录

基于汽油样品近红外光谱及其辛烷值数据集利用BP及RBF神经网络算法实现回归预测(R2评估)图文教程及代码实战

设计思路

输出结果

T1、BP神经网络模型

T2、RBF神经网络模型

代码对比

基于汽油样品近红外光谱及其辛烷值数据集利用BP及RBF神经网络算法实现回归预测(R2评估)图文教程及代码实战

设计思路

问

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
MAT之PCA：利用PCA(四个主成分的贡献率就才达100%)降维提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-03 9415
MAT之PCA：利用PCA(四个主成分的贡献率就才达100%)降维提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》 目录 输出结果 实现代码 输出结果 后期更新…… 实现代码 loadspectra; <br> temp =randperm(size(NIR, 1)); P_train = NIR(temp(1:5...
神经网络对汽油辛烷值进行预测
10-29
网络上的神经网络对汽油辛烷值进行预测，个人进行了总结与修改并在Matlab上测试，通过训练spectra_data数据，然后测试，生成实际值与预测值对比，精确度较高，代码简单，适合初学者学习。
有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测
01-18
有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测
bp神经网络预测汽油浓度
01-24
通过一个实例来说明BP神经网络做预测分析，有数据和代码
有监督学习神经网络的回归拟合——基于红外光谱的汽油辛烷值预测（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
11-26 1015
现有的标准辛烷值测量方法为研究法辛烷值(RON)、马达法辛烷值(MON),它们的准确度高，但测量过程十分不易，不仅需要专用的试验发动机设备，而且还需要配备各种抗爆性等级的标准混合燃料，存在分析时间长、测试成本高等缺点，为此需寻求一种快速的辛烷值检测方法。与红外光谱法相比，近红外光谱信号弱且灵敏度低，对于汽油中微量组分(如添加剂、非烃类组分等)响应较差，因此可能会导致对辛烷值具有贡献的一些组分不能被识别出来，从而使得汽油辛烷值测量不够准确，而红外光谱法由于灵敏度高，能够很好地解决这一问题。
3 BP神经网络预测汽油浓度_神经网络_神经网络matlab_算法_神经网络预测_BP预测_
10-02
BP神经网络预测汽油浓度，神经网络，MATLAB
基于麻雀搜索算法和深度神经网络的MATLAB数据回归预测模型及其实现
08-01
内容概要：本文介绍了基于麻雀搜索算法（SSA）和深度神经网络（DNN）的回归模型，并详细阐述了其在MATLAB中的实现方法。该模型适用于单变量和多变量时序预测及分类任务。文中不仅解释了SSA和DNN的基本原理，还提供了...
基于深度神经网络(DNN)的数据回归预测，深度全连接神经网络，多变量 输入模型，要求2018及以上版本 评价指标包括:R2、
12-25
基于深度神经网络(DNN)的数据回归预测，深度全连接神经网络，多变量 输入模型，要求2018及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。 基于深度神经网络(DNN)的数据...
【深度学习与解释性AI】MATLAB实现基于DNN-SHAP深度神经网络（DNN）结合SHAP值方法（SHAP）进行多变量回归预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
08-05
内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB平台实现的深度神经网络（DNN）结合SHAP值方法（SHAP）进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在解决传统模型预测准确度不足和深度模型可解释性差的问题，通过设计深层神经网络...
MATLAB实现WOA-DNN鲸鱼算法优化深度神经网络的数据多输入单输出回归预测（含完整的程序和代码详解）
10-16
内容概要：本文介绍了如何通过MATLAB实现鲸鱼优化算法（WOA）优化的深度神经网络（DNN）进行多输入单输出（MISO）回归预测。主要内容涵盖项目背景、模型描述、算法流程、项目特点、应用领域及其未来发展方向。重点...
RBF：RBF基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比—Jason niu
aoduo9781的博客
02-06 395
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),:)'; ...
BP神经网络matlab预测汽油浓度案例详解代码.zip
03-24
BP神经网络matlab预测汽油浓度案例详解代码，大仙一品堂讲解的bp神经网络视频由于没有提供代码，在matlab运行中需手动敲码，这是我根据视频手动敲的代码，希望对大家能有所帮助
BP 神经网络 预测汽油中的成分
12-04
利用BP 神经网络来预测汽油中 辛烷值的成分，有详细的注释
BP神经网络预测超详细
08-31
基于BP神经网络，测试集辛烷值含量预测结果对比
_神经网络预测辛烷值预测bp_数据预测MATLAB
03-04
MATLAB实现了BP神经网络对汽油辛烷值的预测，将其分为训练样本S1和预测样本S2。最后，将预测结果和实际的可视化对比。
MATLAB实现BP神经网络预测汽油辛烷值
ZDA_fight的博客
06-25 8799
MATLAB实现BP神经网络预测汽油辛烷值
基于BP神经网络的辛烷值预测——附Matlab完整代码
CyberXZ的博客
08-09 530
输入层接收标准化后的特征数据，隐层和输出层分别由若干个神经元组成，每个神经元都有一个对应的偏置和激活函数。在化工生产中，辛烷值是一项非常重要的指标，它反映了燃料的抗爆能力和发动机的性能。在Matlab中，使用sim函数可以方便地进行BP神经网络的测试。在Matlab中，使用train函数可以方便地进行BP神经网络的训练。对于BP神经网络，我们需要对其进行训练，以调整神经元之间的权重和偏置参数，使得预测结果尽量接近真实值。训练完成后，我们可以使用测试集对BP神经网络进行测试，评估其预测性能。
BP神经网络实现汽油辛烷值预测，《MATLAB源码+数据集》
weixin_48290554的博客
08-26 1666
《MATLAB源码+数据集》代码亲测可用，代码中一共提供了60个样本，其中50个样本作为训练，10个样本作为测试，代码都是经过调节的，可以更换自己想预测的相关数据，比如污水预测，车流量，预测未来成绩等等。............
matlab里BP神经网络实现实例2汽油辛烷值预测
qq_55433305的博客
09-30 3788
针对采集得到的60组汽油样品,利用傅里吐近红外变换光谱仪对其进行扫描,扫描范围900~1700nm,扫描间隔2nm，每个样品的光谱曲线共含401个波长点孑样品的近红外光谱曲线如图25-3所示。同时，利用传统实验室检测方法测定其辛烷值含量。现要求利用BP及RBF神经网络分别建立汽油样品近红外光谱及其辛烷值间的数学模型，并对模型的性能进行评价。
评论 143
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

一个处女座的程序猿

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值