elman.m

MATLAB程序编写的神经网络ELMAN算法

P=[0.2286 0.2090 0.0442 0.2603 0.3690 0.0359 0.1759 0.0724 0.2634;
   0.1292 0.0947 0.0880 0.1715 0.2222 0.1149 0.2347 0.1909 0.2258;
   0.0720 0.1393 0.1147 0.0702 0.0562 0.1230 0.1829 0.1340 0.1165;
   0.1592 0.1387 0.0563 0.2711 0.5157 0.5460 0.1811 0.2409 0.1154;
   0.1335 0.2258 0.3347 0.1491 0.1872 0.1977 0.2922 0.2842 0.1074;
   0.0733 0.0900 0.1150 0.1330 0.1614 0.1248 0.0655 0.0450 0.0657;
   0.1159 0.0771 0.1453 0.0968 0.1425 0.0624 0.0774 0.0824 0.0610;
   0.0940 0.0882 0.0429 0.1911 0.1506 0.0832 0.2273 0.1064 0.2623;
   0.0522 0.0393 0.1818 0.2545 0.1310 0.1640 0.2056 0.1909 0.2588;
   0.1345 0.1430 0.0378 0.0871 0.0500 0.1002 0.0925 0.1586 0.1155;
   0.0090 0.0126 0.0092 0.0060 0.0078 0.0059 0.0078 0.0116 0.0050;
   0.1260 0.1670 0.2251 0.1793 0.0348 0.1503 0.1852 0.1698 0.0978;
   0.3619 0.2450 0.1516 0.1002 0.0451 0.1837 0.3501 0.3644 0.1511;
   0.0690 0.0508 0.0858 0.0789 0.0707 0.1295 0.1680 0.2718 0.2273;
   0.1828 0.1328 0.0670 0.0909 0.0880 0.0700 0.2668 0.2494 0.3220];
T=[1 1 1 0 0 0 0 0 0;0 0 0 1 1 1 0 0 0;0 0 0 0 0 0 1 1 1];
P_test=[0.2593;0.1800;0.0711;0.2801;0.1501;0.1298;0.1001;0.1891;0.2531;0.0875;0.0058;0.1803;0.0992;0.0802;0.1002];
net=newelm(minmax(P),[25,3],{'tansig','logsig'});
net.trainParam.epochs=500;
net.trainParam.goal=0.01;
net=train(net,P,T);
Y=sim(net,P_test)