%%?該代碼為基于雙隱含層BP神經網絡的預測
%
%?
%?			該案例作者申明：		1：本人長期駐扎在此板塊里，對該案例提問，做到有問必答。本套書籍官方網站為：video.ourmatlab.com		2：點此從當當預定本書：《Matlab神經網絡30個案例分析》。	3：此案例有配套的教學視頻，視頻下載方式video.ourmatlab.com/vbuy.html。?
								4：此案例為原創案例，轉載請注明出處（《Matlab神經網絡30個案例分析》）。							5：若此案例碰巧與您的研究有關聯，我們歡迎您提意見，要求等，我們考慮后可以加在案例里。			
%?
%%?清空環境變量
clc
clear

%%?訓練數據預測數據提取及歸一化
%下載輸入輸出數據
load?data?input?output

%從1到2000間隨機排序
k=rand（12000）;
[mn]=sort（k）;

%找出訓練數據和預測數據
input_train=input（n（1:1900）:）‘;
output_train=output（n（1:1900））;
input_test=input（n（1901:2000）:）‘;
output_test=output（n（1901:2000））;

%選連樣本輸入輸出數據歸一化
[inputninputps]=mapminmax（input_train）;
[outputnoutputps]=mapminmax（output_train）;

%%?BP網絡訓練
%?%初始化網絡結構
net=newff（inputnoutputn[5?5]）;

net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.00004;

%網絡訓練
net=train（netinputnoutputn）;

%%?BP網絡預測
%預測數據歸一化
inputn_test=mapminmax（‘apply‘input_testinputps）;
?
%網絡預測輸出
an=sim（netinputn_test）;
?
%網絡輸出反歸一化
BPoutput=mapminmax（‘reverse‘anoutputps）;

%%?結果分析

figure（1）
plot（BPoutput‘:og‘）
hold?on
plot（output_test‘-*‘）;
legend（‘預測輸出‘‘期望輸出‘）
title（‘BP網絡預測輸出‘‘fontsize‘12）
ylabel（‘函數輸出‘‘fontsize‘12）
xlabel（‘樣本‘‘fontsize‘12）
%預測誤差
error=BPoutput-output_test;


figure（2）
plot（error‘-*‘）
title（‘BP網絡預測誤差‘‘fontsize‘12）
ylabel（‘誤差‘‘fontsize‘12）
xlabel（‘樣本‘‘fontsize‘12）

figure（3）
plot（（output_test-BPoutput）./BPoutput‘-*‘）;
title（‘神經網絡預測誤差百分比‘）

errorsum=sum（abs（error））;
web?browser?www.matlabsky.com
%%
%?
%?	
Matlab神經網絡30個案例分析
相關論壇：
《Matlab神經網絡30個案例分析》官方網站：video.ourmatlab.com
Matlab技術論壇：www.matlabsky.com
Matlab函數百科：www.mfun.la
Matlab中文論壇：www.ilovematlab.com

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