个人网站流程,正规微商平台,推广专员是做什么的,软件开发app的公司回归预测 | MATLAB实现PCA-BP主成分降维结合BP神经网络多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现PCA-BP主成分降维结合BP神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现PCA-BP主成分降维算法结合BP神经网络多输入单输出回…回归预测 | MATLAB实现PCA-BP主成分降维结合BP神经网络多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现PCA-BP主成分降维结合BP神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现PCA-BP主成分降维算法结合BP神经网络多输入单输出回归预测完整源码和数据 1.输入多个特征输出单个变量 2.多输入单输出回归预测 3.多指标评价代码质量极高excel数据方便替换运行环境2018及以上 4.评价指标MAE、MBE、R2代码质量极高方便学习和替换数据 5.要求2018版本及以上。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复MATLAB实现PCA-BP主成分降维结合BP神经网络多输入单输出回归预测。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 导入数据
res xlsread(data.xlsx);%% 划分训练集和测试集
temp randperm(103);P_train res(temp(1: 80), 1: 7);
T_train res(temp(1: 80), 8);
M size(P_train, 2);P_test res(temp(81: end), 1: 7);
T_test res(temp(81: end), 8);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 仿真测试
t_sim1 sim(net, p_train);
t_sim2 sim(net, p_test);%% 数据反归一化
T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);%% 均方根误差
error1 sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%% 相关指标计算
% 决定系数 R2
R1 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;disp([训练集数据的R2为, num2str(R1)])
disp([测试集数据的R2为, num2str(R2)])% 平均绝对误差 MAE
mae1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp([训练集数据的MAE为, num2str(mae1)])
disp([测试集数据的MAE为, num2str(mae2)])% 平均相对误差 MBE
mbe1 sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;disp([训练集数据的MBE为, num2str(mbe1)])
disp([测试集数据的MBE为, num2str(mbe2)])参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
