gusucode.com > MATLAB神经网络实例与精析随书源程序 > 第9章 反馈神经网络/example9_6.m
% example9_6.m % 清理 close all clear,clc % 原始数据 data =[0.4413 0.4707 0.6953 0.8133;... 0.4379 0.4677 0.6981 0.8002;... 0.4517 0.4725 0.7006 0.8201;... 0.4557 0.4790 0.7019 0.8211;... 0.4601 0.4811 0.7101 0.8298;... 0.4612 0.4845 0.7188 0.8312;... 0.4615 0.4891 0.7201 0.8330]; rng('default') rng(2); for i=1:4 P=[data(1:3,i),data(2:4,i),data(3:5,i)]; T=[data(4,i),data(5,i),data(6,i)]; net=elmannet(1:3,20); % 创建Elman网络 net=init(net); % 初始化 net=train(net,P,T); % 训练 % 测试 test_P=data(4:6,i); y(i)=sim(net,test_P); % 仿真 end fprintf('真实值:\n'); disp(data(7,:)); fprintf('预测值:\n'); disp(y); fprintf('误差:\n'); disp((y-data(7,:))./y); fprintf('平均误差mse:\n'); disp(mean(abs(y-data(7,:))))