% 在MATLAB6.5下編程
tic, % 開始計時
[P,T,R,S1,S2,S,meanp,stdp,meant,stdt]=nninit; % BP網(wǎng)絡初始化
% 生成BP網(wǎng)絡
net = newff(minmax(P),[S1 S2],{'tansig' 'purelin'},'trainlm');
% BP網(wǎng)絡訓練的參數(shù)設置
net.trainParam.epochs =20000;
net.trainParam.goal = 0.0001;
net.trainParam.lr = 0.001;
% 開始訓練
net = train(net,P,T);
% 仿真結果
TT=sim(net,P)
E=sum((T-TT).^2)./10;
E=sqrt(E)
e1=(T-TT)./T
c=poststd(TT,meant,stdt)
 toc  % 結束計時
%前面的網(wǎng)絡訓練過程可以是腳本文件運行
%后面的待預測的數(shù)據(jù)必須每次從命令窗口輸入才是每次得到同一的預測結果 只有這樣才是每次利用前面已經(jīng)訓練好的網(wǎng)絡
%檢驗數(shù)據(jù)： 
%##########################################
  %xk1=input('     please input .....xk==')
  %pnew=xk1';
  %pnew=trastd(pnew,meanp,stdp);%將數(shù)據(jù)通過自標準化再用來輸入網(wǎng)絡
  %an=sim(net,pnew);%網(wǎng)絡模擬出來的值
  %anew=poststd(an,meant,stdt)%模擬出的值再線性返回樣本預測值
  %tk1=input('     please input .....tk==')
  %e2=(tk1-anew)./tk1
    %xk2=input('     please input .....xk==')
    %data
    data2
  pnew=xk';
  pnew=trastd(pnew,meanp,stdp);%將數(shù)據(jù)通過自標準化再用來輸入網(wǎng)絡
  an=sim(net,pnew);%網(wǎng)絡模擬出來的值
  anew=poststd(an,meant,stdt)%模擬出的值再線性返回樣本預測值
  %tk2=input('     please input .....tk==')
  tk=tk'
  e2=(tk-anew)./tk