%%%%%%%%%%%%%%%%%含氧量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與預(yù)測(cè)%%%%%%%%%%%%%%%


%%?清空運(yùn)行環(huán)境
clc;
clear?all;
close?all;

%%?提取數(shù)據(jù)
data=xlsread（‘hyl‘）;
%input=[data（1:51841:2）?data（1:51844）?data（2:51853）?data（2:51854）?data（1:51845）];
input=[data（1:20002:4）?data（1:20006）?data（1:200028）];
output=data（1:200011）;

%data（1:51845）?

%?隨機(jī)選取5000組訓(xùn)練數(shù)據(jù)和185組測(cè)試數(shù)據(jù)
%input_train?=?input（1:4000:）‘;
%output_train?=?output（1:4000:）‘;
%input_test?=?input（1:4000:）‘;
%output_test?=?output（1:4000:）‘;
%input_test?=?input（4001:end:）‘;
%output_test?=?output（4001:end:）‘;

%將訓(xùn)練數(shù)據(jù)歸一化
[inputninputps]=mapminmax（input）;
[outputnoutputps]=mapminmax（output）;

%%?訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
%?創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)
%net?=?newff（inputnoutputn[151]{‘tansig‘‘purelin‘}‘trainlm‘）;
net=newff（inputnoutputn11）;
%?設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)
net.trainParam.show=50;%每隔50步顯示一次訓(xùn)練誤差
net.trainParam.lr=0.001;%學(xué)習(xí)速率是0.05
%net.trainParam.lr_inc=1.05;%變步長系數(shù)1.05
%net.trainParam.mc=0.9;%動(dòng)量系數(shù)0.9
net.trainParam.epochs?=?300;?%訓(xùn)練的最大次數(shù)
net.trainPa