%%將PSO_GRNN看做是一個神經網絡模型的話，即一個函數，那么接下來加入交叉驗證就方便多了
%加入4折交叉驗證：
%主要問題是查看其數據的應用
%程序說明
%主程序：Cross_PSO_GRNN.m
%PSO_GRNN.m為粒子群優化模型
%此程序僅為示例
%版權歸作者所有，未經作者同意不得轉載
clc;clear;
data_all=textread（‘data.txt‘）;%讀取數據
data_cl=textread（‘cldata.txt‘）;%讀取蒼嶺隧道數據
%獲得網絡訓練數據
%使用交叉驗證處理訓練集樣本找到最適合的某組數據
%數據集分類
?P_train=data_all（:2:5）
?T_train=data_all（:6）
?[MN]=size（data_all）;
?indices=crossvalind（‘Kfold‘M4）;
?P_test_cl=data_cl（:1:4）‘;?%實驗工程數據?
?Result_out=[];
?Best_fitness_cv=[];
?G_Best_position_cv=[];
?Gbest_position_cv=[];
??
?for?i=1:4??%2折交叉驗證訓練過程，首先將訓練數據集分為兩類
???????test=（indices==i）;train=~test;
???????P_train_first_cv=P_train（train:）‘;????
???????T_train_first_cv=T_train（train:）‘;?
???????P_test_second_cv=P_train（test:）‘;
???????T_test_second_cv=T_train（test:）‘;
???????%

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件?????157669??2018-10-24?18:14??基于粒子群算法和廣義回歸神經網絡的巖爆預測_賈義鵬.caj

?????文件????????132??2020-01-29?00:16??說明.txt

?????文件?????????92??2018-10-26?14:56??cldata.txt

?????文件???????2917??2020-01-29?00:13??Cross_POS_GRNN.m

?????文件????????971??2018-10-26?14:56??data.txt

?????文件????????371??2018-11-08?22:51??fun.m

?????文件???????3984??2020-01-29?00:03??PSO_GRNN.m

-----------?---------??----------?-----??----

???????????????166136????????????????????7