rbf.m

rbf神经网络在工程预算中的应用

p =[0.5000 0.5000 0.5000 0.6000 0.1000 0.7000 0.7000 0.9000 0.7000 0.3000 0.1000 0.2000 0.5000 
    0.5949 0.9000 0.4975 0.5916 0.1815 0.2498 0.3455 0.3751 0.1634 0.1629 0.1405 0.1000 0.1465
    0.1000 0.1800 0.1800 0.1800 0.1800 0.5000 0.5800 0.1800 0.1800 0.4200 0.4200 0.1800 0.6600
    0.9000 0.9000 0.6333 0.6333 0.1000 0.9000 0.9000 0.9000 0.1000 0.9000 0.9000 0.9000 0.9000
    0.3320 0.9000 0.3113 0.5717 0.2092 0.4182 0.3637 0.1944 0.1402 0.1362 0.1366 0.1000 0.1760
    0.3000 0.3000 0.4000 0.4400 0.9000 0.6000 0.5000 0.1000 0.3000 0.2000 0.1000 0.5000 0.7000
    0.1000 0.5000 0.5000 0.3000 0.1000 0.1000 0.7000 0.1000 0.1000 0.9000 0.5000 0.1000 0.3000
    0.3667 0.6333 0.3667 0.9000 0.1000 0.7667 0.7667 0.9000 0.7667 0.4467 0.3667 0.3667 0.3667
    0.9000 0.8167 0.4765 0.1000 0.1231 0.1231 0.1231 0.8167 0.9000 0.8167 0.4765 0.1000 0.4248
    0.1000 0.1000 0.5000 0.1000 0.9000 0.5000 0.1000 0.1000 0.5000 0.5000 0.9000 0.9000 0.5000];
t =[0.8994 0.7670 0.9000 0.6368 0.1000 0.3622 0.5205 0.5767 0.3759 0.7450 0.5158 0.4822 0.5033
    0.3113 0.9000 0.2785 0.5358 0.1241 0.3088 0.2874 0.1712 0.1265 0.1115 0.1188 0.1000 0.1468
    0.3176 0.9000 0.3116 0.5656 0.1153 0.2943 0.2877 0.1749 0.1188 0.1264 0.1174 0.1000 0.1471];
P =[0.3000
    0.2006
    0.9000
    0.9000
    0.1484
    0.5000
    0.1000
    0.6333
    0.8167
    0.9000];
T =[0.6866
    0.1236
    0.1390];
net=newrbe(p,t,0.1);
y=sim(net,P);
plot(y-T,'r');
hold on
net=newrbe(p,t,0.2);
y=sim(net,P);
plot(y-T,'*');
hold on
net=newrbe(p,t,0.3);
y=sim(net,P);
plot(y-T,'g');
hold on
net=newrbe(p,t,0.4);
y=sim(net,P);
plot(y-T);
hold on
net=newrbe(p,t,0.5);
y=sim(net,P);
plot(y-T,'kp');
hold on
net=newrbe(p,t,0.6);
y=sim(net,P);
plot(y-T,'ro');
net=newrbe(p,t,0.1);
y=sim(net,P)