gabpnetfh.m

本人调试的大作业（源程序模型+论文）

%把一个样本抽出做测试，用剩余的样本训练神经网络，统计误差，以检验泛化能力
clear
load data2;%载入原始数据XX和YY
dYY=max(YY)-min(YY);
N=size(XX,2);
Err1=zeros(1,N);%绝对误差
Err2=zeros(1,N);%相对误差
for i=1:N
    if i==1
        x=XX(:,1);
        y=YY(1);
        X=XX(:,2:N);
        Y=YY(:,2:N);
    elseif i==N
        x=XX(:,N);
        y=YY(N);
        X=XX(:,1:(N-1));
        Y=YY(:,1:(N-1));
    else
        x=XX(:,i);
        y=YY(i);
        X=[XX(:,1:(i-1)),XX(:,(i+1):end)];
        Y=[YY(:,1:(i-1)),YY(:,(i+1):end)];
    end
    [X,minX,maxX]=premnmx(X);
    x=2*((x-minX)./(maxX-minX))-1;
    [Y,minY,maxY]=premnmx(Y);
    net=GABPNET(X,Y);
    y0=sim(net,x);
    y0=postmnmx(y0,minY,maxY);
    Err1(i)=y0-YY(i);
    Err2(i)=Err1(i)/YY(i);
end
sum(abs(Err2))/N
figure(1)
hist(abs(Err2))
figure(2)
stem(abs(Err2))