RBF:RBF基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比—Jason niu
load spectra_data.mat temp = randperm(size(NIR,1));
P_train = NIR(temp(1:50),:)';
T_train = octane(temp(1:50),:)'; P_test = NIR(temp(51:end),:)';
T_test = octane(temp(51:end),:)';
N = size(P_test,2); net = newrbe(P_train,T_train,0.3); w1=net.iW{1,1}
isequal(w1',P_train)
b1=net.b{1} T_sim = sim(net,P_test); error = abs(T_sim - T_test)./T_test; R2 = (N * sum(T_sim .* T_test) - sum(T_sim) * sum(T_test))^2 / ((N * sum((T_sim).^2) - (sum(T_sim))^2) * (N * sum((T_test).^2) - (sum(T_test))^2)); result = [T_test' T_sim' error'] figure
plot(1:N,T_test,'b:*',1:N,T_sim,'r-o')
legend('真实值','预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('辛烷值')
string = {'RBF:RBF实现测试集辛烷值含量预测结果对比—Jason niu';['R^2=' num2str(R2)]};
title(string)

RBF:RBF基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比—Jason niu的更多相关文章
- NN:实现BP神经网络的回归拟合,基于近红外光谱的汽油辛烷值含量预测结果对比—Jason niu
load spectra_data.mat plot(NIR') title('Near infrared spectrum curve—Jason niu') temp = randperm(siz ...
- ELM:ELM基于近红外光谱的汽油测试集辛烷值含量预测结果对比—Jason niu
%ELM:ELM基于近红外光谱的汽油测试集辛烷值含量预测结果对比—Jason niu load spectra_data.mat temp = randperm(size(NIR,1)); P_tra ...
- PLS:利用PLS(两个主成分的贡献率就可达100%)提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》—Jason niu
load spectra; temp = randperm(size(NIR, 1)); P_train = NIR(temp(1:50),:); T_train = octane(temp(1:50 ...
- PCA:利用PCA(四个主成分的贡献率就才达100%)降维提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》—Jason niu
load spectra; temp = randperm(size(NIR, 1)); P_train = NIR(temp(1:50),:); T_train = octane(temp(1:50 ...
- GRNN/PNN:基于GRNN、PNN两神经网络实现并比较鸢尾花种类识别正确率、各个模型运行时间对比—Jason niu
load iris_data.mat P_train = []; T_train = []; P_test = []; T_test = []; for i = 1:3 temp_input = fe ...
- 深度学习|基于LSTM网络的黄金期货价格预测--转载
深度学习|基于LSTM网络的黄金期货价格预测 前些天看到一位大佬的深度学习的推文,内容很适用于实战,争得原作者转载同意后,转发给大家.之后会介绍LSTM的理论知识. 我把code先放在我github上 ...
- 基于深度学习的建筑能耗预测01——Anaconda3-4.4.0+Tensorflow1.7+Python3.6+Pycharm安装
基于深度学习的建筑能耗预测-2021WS-02W 一,安装python及其环境的设置 (写python代码前,在电脑上安装相关必备的软件的过程称为环境搭建) · 完全可以先安装anaconda(会自带 ...
- 【原创】基于SVM作短期时间序列的预测
[面试思路拓展] 对时间序列进行预测的方法有很多, 但如果只有几周的数据,而没有很多线性的趋势.各种实际的背景该如何去预测时间序列? 或许可以尝试下利用SVM去预测时间序列,那么如何提取预测的特征呢? ...
- 【Machine Learning】决策树案例:基于python的商品购买能力预测系统
决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本 ...
随机推荐
- InstallUtil操作WindowsService
要安装windows service 首先要找到 InstallUtil.exe,InstallUtil.exe位置在 C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0. ...
- ORACLE环境变量定义
export在linux的bash中可以理解为设置环境变量.设置后能够被当前的shell及子shell使用. 这些变量的含义有一些有意义,可以查看相应的文档,我给你解释一些我知道的: ORACLE_H ...
- Confluence 6 已经存在的 Confluence 安装配置一个数据源连接
如果你希望在使用 JDBC 直接方式的应用中切换到使用数据源: 停止 Confluence. 备份下面的文件,以防止你可能需要重新恢复你的配置: <installation-directory& ...
- LeetCode(91):解码方法
Medium! 题目描述: 一条包含字母 A-Z 的消息通过以下方式进行了编码: 'A' -> 1 'B' -> 2 ... 'Z' -> 26 给定一个只包含数字的非空字符串,请计 ...
- php 统计某个目录中所有文件的大小
/** * @Purpose : 利用递归的方式统计目录的大小 * @Author : chrdai * @Method Name : dirSize() * @parameter : string ...
- bitset用法详解
参见此博客: https://www.cnblogs.com/magisk/p/8809922.html
- windows 下命令行启动停止mysql
MySQL比较好玩一点就是它可以用多种方式启动,当然它也可以用多种方式关闭.下面我就mysql的几种启动方式简单的谈一谈,希望可以给大家提供一些参考. 第一种,用mysqld-nt来启动. 在没有进行 ...
- 51 NOd 2006 飞行员配对(匈牙利算法二分匹配)
题目来源: 网络流24题 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题 收藏 关注 第二次世界大战时期,英国皇家空军从沦陷国征募了大量外籍飞行员.由皇家空军派出的每一 ...
- 目标检测算法之Fast R-CNN算法详解
在介绍Fast R-CNN之前我们先介绍一下SPP Net 一.SPP Net SPP:Spatial Pyramid Pooling(空间金字塔池化) 众所周知,CNN一般都含有卷积部分和全连接部分 ...
- MySQL 存储过程与事物
一:存储过程 存储过程可以说是一个记录集吧,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能 存储过程的好处: 1.由于数据库执行动作时,是先编 ...