BP和RBF函数逼近仿真.docVIP

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2017-10-11 发布于江苏
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BP和RBF函数逼近仿真.doc

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BP和RBF函数逼近仿真

智能控制实验专业: 电气系统检测与控制学号: ys1310402008 姓名: 郜建良实验一（3) BP 选取样本 P=[-4:0.2:4]; for i=1:41; T(i)=P(i)*cos(P(i))+((P(i))^2/1); end plot(P,T,+); plot(P,T,+); title(Training Vectors); xlabel(Input Vector P); ylabel(Target Vector T); pause 进行训练 net=newff(minmax(P),[5 1],{tansig purelin},trainlm); net.trainParam.show=10; net.trainParam.goal=0.00001; net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100; [net,tr]=train(net,P,T); 进行测验 SP=[-4:0.5:4]; for i=1:17 ST(i)=SP(i)*cos(SP(i))+((SP(i))^2/1); end sy=sim(net,SP) sy = Columns 1 through 12 18.4584 15.6552 11.8582 8.2580 4.9471 1.9681 0.5020 0.1782 0.3026 0.6378 1.1553 1.8982 Columns 13 through 17 2.9458 4.4093 6.4325 9.1917 12.8860 sse=sumsqr(ST-sy); plot(SP,sy,o); hold off 1.改变隐层神经元数目样本选取 P=[-4:0.2:4]; for i=1:41; T(i)=P(i)*cos(P(i))+((P(i))^2/1); end plot(P,T,+); title(Training Vectors); xlabel(Input Vector P); ylabel(Target Vector T); Pause 神经网络建立 net=newff(minmax(P),[10 1],{tansig purelin},trainlm); net.trainParam.show=10; net.trainParam.goal=0.00001; net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100; [net,tr]=train(net,P,T); 分析：当增加神经元数目时，由图像可以看出，训练函数可以逼近目标函数，且所取的点基本在全在函数线上。精度升高。 2.改变训练算法训练算法 P=[-4:0.2:4]; for i=1:41; T(i)=P(i)*cos(P(i))+((P(i))^2/1); end plot(P,T,+); title(Training Vectors); xlabel(Input Vector P); ylabel(Target Vector T); Pause net=newff(minmax(P),[5 1],{tansig purelin},traingd); net.trainParam.show=10; net.trainParam.goal=0.00001; net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100; [net,tr]=train(net,P,T); 分析：当只改变训练函数时，会发现对仿真结果有很大的影响。精度降低。改变学习率 P=[-4:0.2:4]; for i=1:41; T(i)=P(i)*cos(P(i))+((P(i))^2/1); end plot(P,T,+); title(Training Vectors); xlabel(Input Vector P); ylabel(Target Vector T); pause net=newff(minmax(P),[5 1],{tansig purelin},trainlm); net.trainParam.show=10; net.trainParam.goal=0.00001; net.tra