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代码是这样的

clc;clear all;

p=(3695,6060,96.3;

3695,6060,95.8;

3695,6060,95.2;

3662,6060,96.2;

3390,6060,96.7;

3117,6060,97.5;

3176,6060,96.7;

3235,6060,97.3;

3294,6060,97;

3343,6560,96.5;

3391,6560,96;

3440,6560,96.9;

3755,6560,95.6;

4071,6560,94.3;

4386,6560,94.5;

3050,6560,94;

1715,6560,94.3;

379,6560,94.1;

1519,7560,94.5;

2660,7560,93.7;

3800,7560,93.4;

3839,7560,92.4;

3877,7560,90.2;

3916,6660,88.7;

4222,6520,86.8;

4528,6520,86.5;

4834,6810,86;

4563,6810,86.1;

4293,6810,86.7;

4022,7210,86.5;

4054,7810,87.5;

4085,7590,88;

4117,7890,88.1;

4145,7890,87.5;

4174,8370,88.6;

4202,8370,103.9;

4571,8370,104.7;

4939,8370,104.2;

5308,8370,107.9;

5022,8690,106.6;

4735,8690,108;

4449,8460,108.9;

4491,8460,107.8;

4534,8460,107.3;

4576,8460,104.4;

4643,8460,103.8;

4709,8690,102.9;

4776,9000,100.4;

5172,9000,99.9;

5567,9350,99.6;

5963,9350,107.6;

5668,9850,106.6;

5373,9850,105.8;

5078,9850,108.1;

5139,9850,105.6;

5199,9850,105;

5260,9850,103.4;

5509,9550,100.5;

5509,9550,97;

5509,9550,100.5;)

t=(552518;417651 ;567000 ;545824 ;488490 ;511934 ;457162 ;481342;560976;496928;582750;635346;649045;488864;700505;604920;564637;588361;488219;451299;552808;538457;522843;584609;610596;607299;772353;830974;829071;872894;832596;858278;1015069;946463;1036422;1103348;1315990;942942;1264958;1110874;1043220;1042818;946172;1018977;1211428;1203174;1339756;1308575;1528965;967242;1347659;1145320;1042863;1109210;1011842;1095170;1319502;1220779;1343668;1368891)

p = p'; t = t';

%利用premnmx函数对数据进行归一化

[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); % 对于输入矩阵p和输出矩阵t进行归一化处理

dx=[-1,1]; %归一化处理后最小值为-1，最大值为1

net=newff(minmax(pn),[5,1],{'logsig', 'purelin'},'trainlm');% 建BP网络

inputWeights=net.IW{1,1};

inputbias=net.b{1};
layerWeights=net.IW{1,1};
layerbias=net.b{2};

nParam.show=50; %50次显示一次结果

net.trainParam.Lr=0.05; %学习速度为0.05

net.trainParam.epochs=10000; %最大训练10000次

net.trainParam.goal=0.0001; %均方误差

net=train(net,pn,tn); %开始训练，其中pn,tn分别为输入输出样本

an=sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真

p_test=(6796,9559,103.9;

6796,9850,105;

6796,9850,105;

6796,10450,100.1;

6435,10450,103;

6074,10120,104.2;

5713,9590,99.3;

5781,9170,98.2;

849,9560,99.4;

5918,10110,100.8;

5991,10110,106.1;

6064,9810,105.1;

6138,9810,103.7;)

p_test = p_test';

pn_test=tramnmx(p_test,minp,maxp);

%利用原始数据对BP网络仿真

a=postmnmx(an,mint,maxt); % 把仿真得到的数据还原为原始的数量级；

tn_test=sim(net,pn_test);

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