%?rbf_underwater.m

%%?清理工作空間
clearclc
close?all

%%?定義輸入數據
%?輸入
x?=?[?1.5?1.8?4.0?13.0?5.0?9.0?10.0?9.0?7.0?9.5?5.5?12.0...
????1.5?3.0?7.0?19.0?4.5?8.0?57.0?35.0?39.0?23.0?11.0?4.5;
?????-10.0?-10.0?-2.0?10.0?17.0?22.0?23.0?21.0?15.0?8.5?0?-8.5...
?????-11.0?-7.0?0?10.0?18.0?21.5?22.0?19.0?13.0?6.0?1.0?-2.0;
?????1.2?2.0?2.5?5.0?9.0?10.0?8.0?6.0?5.0?5.0?6.2?4.5...
?????2.0?2.5?3.0?7.0?10.0?11.0?5.5?5.0?5.0?3.0?2.0?1.0;
?????1.0?1.0?6.0?30.0?18.0?13.0?29.0?74.0?21.0?15.0?14.0?11.0...
?????1.0?2.0?4.0?0?19.0?81.0?186.0?114.0?60.0?35.0?4.0?6.0;
?????1.2?0.8?2.4?4.4?6.3?6.6?5.6?4.6?2.3?3.5?2.4?0.8...
?????1.3?1.3?4.1?3.2?6.5?7.7?5.5?4.6?3.6?2.6?1.7?1.0
????];

y?=?[6.92?6.97?6.84?6.5?5.75?5.54?5.63?5.62?5.96?6.3?6.8?6.9...
????6.7?6.77?6.67?6.33?5.82?5.58?5.48?5.38?5.51?5.84?6.32?6.56];

%%?劃分訓練數據與測試數據

%?訓練輸入向量
trainx?=?x（:?6:24）;
%?訓練樣本對應的輸出
trainy?=?y（6:24）;

%?測試輸入向量
testx?=?x（:1:5）;
%?測試樣本對應的輸出
testy?=?y（1:5）;

%%?對訓練樣本做插值

%?訓練樣本的個數
N?=?size（trainx?2）;
X?=?[trainx;?trainy];

%?網格
[xx0?yy0]?=?meshgrid（1:N?1:6）;
[xx1yy1]?=?meshgrid（linspace（1N100）?1:6）;

%?使用interp2函數做二維三次插值
XX?=?interp2（xx0?yy0?X?xx1?yy1?‘cubic‘）;

%?形狀復原
trainx?=?XX（1:5?:）;
trainy?=?XX（6?:）;

%%?創建網絡
%?誤差容限
er?=?1e-8;

%?擴散因子
spread?=?22;

%?神經元個數
N?=?101;
net?=?newrb（trainx?trainy?er?spread?N）;

%%?測試?
yy?=?net（testx）;

%%?計算、顯示相對誤差
e?=?（testy?-?yy）./testy;
fprintf（‘相對誤差:?\n?‘）;
fprintf（‘%f???‘?e）;
fprintf（‘\n\n‘）;
%?平均相對誤差
m?=?mean（?abs（e）?）;
fprintf（‘平均相對誤差:?\n?%f\n‘?m）;

%?最大相對誤差
ma?=?max（abs（e））;
fprintf（‘最大相對誤差:?\n?%f\n‘?ma）;

%?顯示實際值與擬合值
figure（1）
plot（1:5?testy?‘bo-‘）
hold?on
plot（1:5?yy?‘r*-‘）
title（‘地下水測試結果‘）
legend（‘真實值‘?‘預測值‘）
axis（[1508]）

%?顯示殘差
figure（2）
plot（1:5?abs（testy?-?yy）?‘-o‘）
title（‘殘差‘）
axis（[1500.3]）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2012-11-19?13:00??徑向基網絡預測地下水位\
?????文件????????2189??2012-10-25?07:49??徑向基網絡預測地下水位\rbf_underwater.m