【MATLAB第94期】#源码分享|基于MATLAB的广义加性模型多输入单输出回归预测模型（至少2021a版本）

【MATLAB第94期】#源码分享 | 基于MATLAB的广义加性模型多输入单输出回归预测模型（至少2021a版本）

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参考链接：

一、代码展示 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = randperm(103); P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)'; T_train = res(temp(1: 80), 8)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(81: end), 1: 7)'; T_test = res(temp(81: end), 8)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %训练模型 这个是模型参数 ，运行较好地结果 t_sim2 = predict(gamMdl,p_test); %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output)'; T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output)'; %% 均方根误差 error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M); error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N); %% 绘图 figure plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值', '预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]}; title(string) xlim([1, M]) grid figure plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值', '预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'测试集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error2)]}; title(string) xlim([1, N]) grid %% 相关指标计算 % R2 R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2; R2 = 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2; disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)]) disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)]) % MAE mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ; mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ; disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)]) disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)]) % MBE mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ; mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ; disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)]) disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)]) 二、运行效果

三、代码获取

1.阅读首页置顶文章 2.关注CSDN 3.根据自动回复消息，回复“94期”以及相应指令，即可获取对应下载方式。