学习目标：Elman神经网络预测数据

如果你想学习如何使用elman神经网络, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下elman的基本语法知识。

清空变量

%%   清空变量
clear all;

导入数据

data=[0.4 0.5 0.5 0.45;0.5 0.56 0.54 0.45;0.4 0.5 0.5 0.45;0.5 0.56 0.54 0.45;
      0.5 0.56 0.54 0.45;0.4 0.5 0.5 0.75;0.5 0.46 0.54 0.45]

训练elman神经网络并预测

%%  训练elman神经网络并预测  
net=[];
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)];
    th1=[0,1;0,1;0,1];
    th2=[0,1];
    net{i}=newelm(th1,th2,[20,1]);
    net{i}=init(net{i});
    net{i}=train(net{i},P,T);
    test_p{i}=data(4:6,i);
    y(i)=sim(net{i},test_p{i});
end

绘图

%%    绘图
fprintf('真实值:n');
disp(data(7,:));
fprintf('预测值:n');
disp(y);
fprintf('误差:n');
disp((y-data(7,:))./y);

运行结果

真实值:
0.5000 0.4600 0.5400 0.4500

预测值:
0.5358 0.5703 0.5391 0.5781

神经网络运行结果图片

最后

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