基于RBF网络的信任值预测算法matlab仿真实现
·目录
一、理论基础
二、核心程序
三、测试结果
一、理论基础
测试的数据集有三种趋势型(trend),周期型(seasonal)还有混乱型的(noisy data)。三种类型要做训练集增加的测试(increasing testing set),测试集增加的测试(increasing testing set)和选择点测试(the optional point). 其中得出预测信任值(见照片图表)。
测试标准有4个:
1.误方差(mean squared error)小于1.
2.标准差(standard deviation)
3.标准差率(standard Deviation Ratio)即预测标准差除以实际标准差,小于1.0.
4.皮尔逊相关系数 person’s correlation coefficient -1到1.
RBF神经网络是一种三层神经网络,包括输入层、隐层、输出层。从输入空间到隐层空间的变换是非线性的,而从隐层空间到输出层空间的变换是线性的。
RBF网络是一种局部逼近网络,对于每个训练祥本,它只需要对少量的权值和阈值进行修正,因此训练速度快。RBF神将网络是一种三层神经网络,其包括输入层、隐层、输出层。从输入空间到隐层空间的变换是非线性的,而从隐层空间到输出层空间变换是线性的。RBF网络的基本思想是:用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间,这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间,而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后,这种映射关系也就确定了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的,即网络的输出是隐单元输出的线性加权和,此处的权即为网络可调参数。
二、核心程序
clc;
clear;
close all;
warning off;load data1.mat%%
%选择100个数据作为输入
Data = data1(1:100);%%
%选择20个训练数据
t11 = 1:10;
Train_data1 = Data(1:10);
t12 = 1:10;spread = 1;
goal = 0.01;
df = 1;
mn = length(t11);
net = newrb(t11,Train_data1,goal,spread,mn,df); yc1 = sim(net,t12);%%
%选择70个训练数据
t21 = 1:60;
Train_data2 = Data(1:60);
t22 = 1:60;spread = 1;
goal = 0.01;
df = 1;
mn = length(t21);
net = newrb(t22,Train_data2,goal,spread,mn,df);
yc2 = sim(net,t22);figure;
plot(t21,Train_data2,'b-o');
hold on;
plot(t22,yc2,'r-*');
hold off;
grid on;%%
%%对比计算结果
mser11 = func_mse(Train_data1);
mser12 = func_mse(yc1);
sder1 = func_sd(yc1);
sdrer1 = func_sdr(yc1,Train_data1);
coeff1 = func_pcc(yc1,Train_data1);fprintf('Inputs Train data points MSE training MSE testing PCC SDR SD\n');
fprintf('-----------------------------------------------------------------------------------------------\n');
fprintf('100 20 ');
fprintf('%2.6f ',mser11);
fprintf('%2.6f ',mser12);
fprintf('%2.6f ',coeff1);
fprintf('%2.6f ',sdrer1);
fprintf('%2.6f ',sder1);
fprintf('\n');
fprintf('-----------------------------------------------------------------------------------------------\n');mser21 = func_mse(Train_data2);
mser22 = func_mse(yc2);
sder2 = func_sd(yc2);
sdrer2 = func_sdr(yc2,Train_data2);
coeff2 = func_pcc(yc2,Train_data2);fprintf('100 70 ');
fprintf('%2.6f ',mser21);
fprintf('%2.6f ',mser22);
fprintf('%2.6f ',coeff2);
fprintf('%2.6f ',sdrer2);
fprintf('%2.6f ',sder2);
fprintf('\n');
fprintf('-----------------------------------------------------------------------------------------------\n');%%
%下面的程序是画图
cnt = 0;
for i = 10:2:60icnt = cnt + 1;t01 = 1:i;Train_data0 = Data(1:i);t02 = 1:i;spread = 1;goal = 0.01;df = 1;mn = length(t01);net = newrb(t02,Train_data0,goal,spread,mn,df); yc0 = sim(net,t02);%%%%对比计算结果mser01(cnt) = func_mse(Train_data0);mser02(cnt) = func_mse(yc0);sder0(cnt) = func_sd(yc0);sdrer0(cnt) = func_sdr(yc0,Train_data0);
endfigure;
plot(10:2:60,mser01,'b-o');hold on;
plot(10:2:60,mser02,'r-^');hold on;
plot(10:2:60,sder0,'k-o');hold on;
plot(10:2:60,sdrer0,'m-*');hold on;
grid on;
legend('MSER1','MSER2','SD','SDR');
xlabel('training increasing');
ylabel('error value');
三、测试结果
A05-08
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