rbfmain.m

这是我在学校上人工神经网络的课程时做的课程设计的源程序

%数据预处理
a1=a(:,1:8);
a2=dataprocess3(a1);   %归一化
%主元分析
b=a2(:,1:7);
[pc,latent,explained]=pcacov(b);
pc1=pc(:,1:5);
b1=b*pc1;
%建立RBF网络并进行训练
a3=a2';
p=a3(1:7,1:144); 
t=a3(8,1:144); 
eg=0.00002;
sc=1;
mn=10;
df=1;
[net,tr]=newrb(p,t,eg,sc,mn,df);
%得到模型的结果
p1=a3(1:7,144:191);
t1=sim(net,p1);
t0=sim(net,p);
%误差分析
e0=t-t0;
perf0=mse(e0);
e1=a3(8,144:191)-t1
perf1=mse(e1);
%绘制响应曲线
figure(2);
plot(1:191,a3(8,1:191),'k:');
hold on
plot(1:144,t0,'b');
hold on
plot(144:191,t1,'r');
hold on
plot(144,-2.5:0.001:2.5,'k');
axis([1,191,-2.5,2.5]);
legend('化验值','模型值');
hold off