MATLAB实现BP神经网络预测汽油辛烷值

最新推荐文章于 2023-08-09 19:54:29 发布

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分类专栏： matlab 神经网络文章标签：神经网络 matlab

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本文介绍使用MATLAB实现BP神经网络预测汽油辛烷值的过程，包括数据导入、预处理、网络创建、训练、仿真测试及结果评估。通过相对误差、决定系数R^2等指标验证了模型的有效性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

MATLAB实现BP神经网络预测汽油辛烷值

今天学习的新内容，在这里记录一下便于日后复习
1.清空变量，做好准备工作

%% I. 清空环境变量
clear all
clc

2.导入数据，划分前50个为训练样本，后10个是预测样本

%% II. 训练集/测试集产生
%%
% 1. 导入数据
load spectra_data.mat
%%
% 2. 随机产生训练集和测试集
% randperm(60)随机产生1到60中的数字产生60个
temp = randperm(size(NIR,1));
% 训练集——50个样本
P_train = NIR(temp(1:50),:)';
T_train = octane(temp(1:50),:)';
% 测试集——10个样本
P_test = NIR(temp(51:end),:)';
T_test = octane(temp(51:end),:)';
N = size