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基于模糊神经网络的水质评价代码

该代码为基于模糊神经网络的水质评价代码

清空环境变量

参数初始化

网络训练

网络预测

嘉陵江实际水质预测

清空环境变量

clc

clear

参数初始化

xite=0.001;

alfa=0.05;

%网络节点

I=6; %输入节点数

M=12; %隐含节点数

O=1; %输出节点数

%系数初始化

p0=0.3*ones(M,1);p0_1=p0;p0_2=p0_1;

p1=0.3*ones(M,1);p1_1=p1;p1_2=p1_1;

p2=0.3*ones(M,1);p2_1=p2;p2_2=p2_1;

p3=0.3*ones(M,1);p3_1=p3;p3_2=p3_1;

p4=0.3*ones(M,1);p4_1=p4;p4_2=p4_1;

p5=0.3*ones(M,1);p5_1=p5;p5_2=p5_1;

p6=0.3*ones(M,1);p6_1=p6;p6_2=p6_1;

%参数初始化

c=1+rands(M,I);c_1=c;c_2=c_1;

b=1+rands(M,I);b_1=b;b_2=b_1;

maxgen=100; %进化次数

%网络测试数据,并对数据归一化

load data1 input_train output_train input_test output_test

%选连样本输入输出数据归一化

[inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train);

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