运用GRNN神经网络进行逼近函数y=2x6+3x5-3x3+x2+1,选取不同的分布密度spread(大于3个)建立网络,并将它们的网络输出与待逼近函数曲线作比较,画出它们的曲线图。仿真网络,画出spread由0.1到1网络的误差曲线。帮我做这道题
时间: 2024-12-30 09:38:06 浏览: 40
在MATLAB中,我们可以使用Generalized Regression Neural Network (GRNN)来进行非线性回归,如逼近函数`y = 2*x^6 + 3*x^5 - 3*x^3 + x^2 + 1`。以下是如何实现这个过程的一个基本步骤:
1. **数据准备**:
首先,你需要生成一组输入值(x)覆盖你感兴趣的范围,然后计算对应的y值。
```matlab
% 创建x范围,例如从-1到1,步长为0.01
x = linspace(-1, 1, 1000);
% 计算对应的目标y值
y = 2*x.^6 + 3*x.^5 - 3*x.^3 + x.^2 + 1;
```
2. **GRNN模型构建**:
使用`fitrgp`函数创建GRNN模型,设置`'Spread', spread`参数来改变分布密度。
```matlab
% 初始化不同spread值的GRNN模型
spreads = [0.1:0.1:1];
models = cell(length(spreads), 1);
for i = 1:length(spreads)
models{i} = fitrgp(x, y, 'KernelFunction', 'gaussian', 'Spread', spreads(i));
end
```
3. **预测与误差计算**:
对每个模型进行预测,并计算预测值与实际值之间的误差。
```matlab
% 预测并保存误差
y_pred = zeros(size(x));
errors = zeros(length(spreads), 1);
for i = 1:length(spreads)
y_pred(:,i) = predict(models{i}, x);
errors(i) = norm(y - y_pred(:,i));
end
```
4. **绘制结果**:
绘制逼近函数曲线、GRNN模型预测曲线以及误差曲线。
```matlab
% 绘制原始函数、预测曲线和误差
figure;
hold on;
plot(x, y, 'b', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Original Function');
for i = 1:length(spreads)
plot(x, y_pred(:,i), 'r', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', sprintf('Spread = %.1f', spreads(i)));
end
errorbar(x, y, [], errors, 'LineStyle', 'none', 'MarkerSize', 8, 'Color', 'g', 'DisplayName', 'Error');
legend('show');
% 绘制误差随spread变化的曲线
figure;
semilogy(spreads, errors, 'LineWidth', 2);
xlabel('Spread');
ylabel('Mean Squared Error');
title('Error vs Spread');
grid on;
```
完成以上步骤后,你就得到了GRNN模型对给定函数的逼近情况,以及不同`spread`值下模型的误差表现。
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