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%%清除环境变量clearallclc%%声明全局变量globalp%训练集输入数据globalt%训练集输出数据globalR%输入神经元个数globalS2%输出神经元个数globalS1%隐层神经元个数globalS%编码长度S1=30;%%导入数据dataSet=xlsread(’data2.xlsx’);data=dataSet(;,1:7);N=153;M=31;%赋值给输入t和输出p；%p为输出值%%%1.训练数据P_train=data(1:N,1:6)’;%T_train=data(1:N,p+1:p+t)’;T_train=data(1:N,7)’;%%%2.测试数据P_test=data(N+1:N+M,1:6)’;%T_test=data(N+1:N+M,p+1:p+t)’;T_test=data(N+1:N+M,7)’;%%BP神经网络%%%1.网络构建%net=newff(minmax(P_train),minmax(T_train),[S1,1],{’tansig’,’purelin’},’trainlm’);net=newff(minmax(P_train),[S1,1],{’tansig’,’purelin’},’trainlm’);%%%2.设置训练参数net.trainParam.show=82;net.trainParam.epochs=5000;net.trainParam.goal=1.0e-7;net.trainParam.lr=0.001;%%%3.网络训练[net,tr]=train(net,P_train,T_train);%%%4.仿真测试s_bp=sim(net,P_test);%BP神经网络的仿真结果s_bp=s_bp’;%plot(s_bp,’ro’);%holdon;%P_result=P_result’;%plot(P_result,’b

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