rbf神经网络_实例

（原理请见上一篇博客）

exp1. 数据包还是bp神经网络的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),:)';
%%选取训练集与测试集

N = size(P_test,2);
net = newrbe(P_train,T_train,25);
T_sim = sim(net,P_test);
%%建立神经网络；训练
%%这里我spread取了25，有待商榷。

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)); 
%%评价模型

figure
plot(1:N,T_test,'b:*',1:N,T_sim,'r-o')
legend('T_test','T_sim')
string = {['R^2=' num2str(R2)]};
title(string)
%%制图

• 贴一个预测情况较好的
  

• 接上篇博文的最后，这里可以看到newrbe对样本集err=0
  

• 用newrb进行建模计算
  goal=10e-3
  很明显 建立的时间更快！但是训练样本的预测值无法做到err=0