clear all
clear
clc
%输入数据
p=[0.4158
0.206
0.4659
0.9319
0.509
0.6038
0.0971
0.21
0.119
0.1207
0.9803
0.4552
0.1228
0.365
0.1178
0.4179
0.2298
0.854
0.6704
0.2277
0.2677
0.2188
0.7725
0
0.2993];
%输出数据
t=[0.123910572
0.006252368
0.354679803
0.493937097
0.083933308
0.212201592
0.026335733
0
0.276051535
0.010989011
0.218832891
0.334975369
0.004736643
0.301818871
0.032967033
0.264494127
0.007578628
0.518378174
0.524820008
0.082038651
0.093596059
0.022546419
0.117279272
0.085449034
0.421371732];
%测试数据
p_test=[0.4192
0.6032
0.6132
1
0.3968
0.8085
0.3844
0.58
0.4411
0.9428];
t_test=[0.144372869
1
0.839333081
0.371163319
0.027283062
0.589048882
0.730390299
0.051345207
0.438992042
0.169192876];
%训练数据
p=p';
t=t';
%测试数据
p_test=p_test';
t_test=t_test';
net = newrb(p,t,0.01,1);
a = sim(net,p) % 测试 - 输出为预测值
err1 = sum((t-a).^2) % 训练误差的平方和
%---------------------------------------------------
% 结果作图
%subplot(1,2,1);
figure(1)
plot(t,'r+:')
hold on
plot(a,'bo:')
title('+为真实值，o为预测值')
title('RBF网络拟合曲线图--训练');
legend('实际值','估计值');
ylabel('样本输出');
xlabel('输入样本点');
b=sim(net,p_test)
err2=sum((t_test-b).^2) % 训练误差的平方和
%subplot(1,2,2);
figure(2)
plot(t_test,'r+:')
hold on
plot(b,'bo:')
title('+为真实值，o为预测值')
title('RBF网络拟合曲线图--测试');
legend('实际值','估计值');
ylabel('样本输出');
xlabel('输入样本点');
%请问是数据问题，还是我编的程序问题？ 刚开始接触神经网络，好多地方不懂。 金币有点少。。，但是是我的所有金币了，希望高手赐教。
附图如下：
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