以下是关于“基于 Matlab 实现人工神经网络(ANN)回归的示例详解”的完整攻略，其中包含两个示例说明。

示例1：使用 Matlab 的 Neural Network Toolbox

步骤1：导入数据

使用 Matlab 的 xlsread 函数导入数据。

data = xlsread('data.xlsx');

步骤2：划分数据集

使用 Matlab 的 dividerand 函数将数据集划分为训练集和测试集。

[trainInd,~,testInd] = dividerand(size(data,1),0.7,0,0.3);
trainData = data(trainInd,:);
testData = data(testInd,:);

步骤3：创建神经网络

使用 Matlab 的 feedforwardnet 函数创建神经网络。

net = feedforwardnet([10 5]);

在本示例中，我们创建了一个包含两个隐藏层的神经网络，第一个隐藏层包含 10 个神经元，第二个隐藏层包含 5 个神经元。

步骤4：训练神经网络

使用 Matlab 的 train 函数训练神经网络。

net = train(net,trainData(:,1:end-1)',trainData(:,end)');

步骤5：测试神经网络

使用 Matlab 的 sim 函数测试神经网络。

testResult = sim(net,testData(:,1:end-1)');

步骤6：评估结果

使用 Matlab 的 mse 函数评估结果。

mseResult = mse(testResult - testData(:,end)');

通过以上步骤，我们可以使用 Matlab 的 Neural Network Toolbox 实现人工神经网络(ANN)回归，并成功地评估了结果。

示例2：使用 Matlab 的 Deep Learning Toolbox

步骤1：导入数据

使用 Matlab 的 xlsread 函数导入数据。

data = xlsread('data.xlsx');

步骤2：划分数据集

使用 Matlab 的 dividerand 函数将数据集划分为训练集和测试集。

[trainInd,~,testInd] = dividerand(size(data,1),0.7,0,0.3);
trainData = data(trainInd,:);
testData = data(testInd,:);

步骤3：创建神经网络

使用 Matlab 的 regressionLayer、fullyConnectedLayer 和 reluLayer 函数创建神经网络。

layers = [
    fullyConnectedLayer(10)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(5)
    reluLayer
    regressionLayer];

在本示例中，我们创建了一个包含两个隐藏层的神经网络，第一个隐藏层包含 10 个神经元，第二个隐藏层包含 5 个神经元。

步骤4：训练神经网络

使用 Matlab 的 trainNetwork 函数训练神经网络。

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false);
net = trainNetwork(trainData(:,1:end-1)',trainData(:,end)',layers,options);

步骤5：测试神经网络

使用 Matlab 的 predict 函数测试神经网络。

testResult = predict(net,testData(:,1:end-1)');

步骤6：评估结果

使用 Matlab 的 mse 函数评估结果。

mseResult = mse(testResult - testData(:,end)');

通过以上步骤，我们可以使用 Matlab 的 Deep Learning Toolbox 实现人工神经网络(ANN)回归，并成功地评估了结果。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/5301.html