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第三模块 VISSIM数据导出后分类 BP神经网络模型MATLAB实现代码  

2015-02-17 12:18:05|  分类: Junior |  标签: |举报 |字号 订阅

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x=xlsread('training_data.xls',['B2:B401']);

y=xlsread('training_data.xls',['D2:F401']);

inputs = x';

targets = y';

hiddenLayerSize = 60;

net = patternnet(hiddenLayerSize);

net.inputs{1}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};

net.outputs{2}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};

net.divideFcn = 'dividerand';  % Divide data randomly

net.divideMode = 'sample';  % Divide up every sample

net.divideParam.trainRatio = 70/100;

net.divideParam.valRatio = 15/100;

net.divideParam.testRatio = 15/100;

net.trainFcn = 'trainlm';  % Levenberg-Marquardt

net.performFcn = 'mse';  % Mean squared error

net.plotFcns = {'plotperform','plottrainstate','ploterrhist', ...

  'plotregression', 'plotfit'};

 [net,tr] = train(net,inputs,targets);

outputs = net(inputs);

errors = gsubtract(targets,outputs);

performance = perform(net,targets,outputs)

trainTargets = targets .* tr.trainMask{1};

valTargets = targets  .* tr.valMask{1};

testTargets = targets  .* tr.testMask{1};

trainPerformance = perform(net,trainTargets,outputs)

valPerformance = perform(net,valTargets,outputs)

testPerformance = perform(net,testTargets,outputs)

view(net)

figure, plotperform(tr)

figure, plottrainstate(tr)

figure, plotconfusion(targets,outputs)

figure, ploterrhist(errors)

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clc

load 'training_net.mat'

new_input = xlsread('new_data.xls',['A2:A25']);

new_output = round(net(new_input'));

xlswrite('new_data.xls',new_output','result', 'B2');

new_output=new_output';

[r c]=size(new_output);

my_category=zeros(r,1)

for i=1:r

   my_category(i,1)=2^new_output(i,1)+2^new_output(i,2)+2^new_output(i,3);

end

xlswrite('new_data.xls',my_category,'result','F2');

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