rbftimer.m

该程序为自己编写的简单例程

clear;clc;pack;
input=load('E:\input.txt');
output=load('E:\output.txt');

P = input;
T = output;
goal = 0.0001;                       % 训练误差的平方和(默认为0)
spread = 2;                     % 此值越大,需要的神经元就越少(默认为1)
MN = 200;                        % 最大神经元数(默认为训练样本个数)'
DF = 1;                         % 显示间隔(默认为25)
net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF);
%rr1 = sum((dn_train-sim(net,xn_train)).^2)     % 训练误差的平方和

x=load('E:\try.txt');
Y = sim(net,x);                            % 测试 - 输出为预测值
%N=lengh(x);
%for i=1:4
%    X=x(1:N,i:i);
%if i==1
%    Y1 = sim(net,X);                            % 测试 - 输出为预测值
%elseif i==2
%    X=x(1:N,i:i);
%    Y2 = sim(net,X);                            % 测试 - 输出为预测值
%elseif i==3
%    X=x(1:N,i:i);
%    Y3 = sim(net,X);                            % 测试 - 输出为预测值
%else i==2
%    Y4 = sim(net,X);                            % 测试 - 输出为预测值
%end    
%end


%err2 = sum((dn_test-X).^2)                     % 训练误差的平方和