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Créer et former un réseau de neurones Feedforward

Cet exemple utilise :

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Cet exemple montre comment entraîner un réseau de neurones à anticipation pour prédire la température.

Lire les données de la station météo ThingSpeak Channel

Le canal ThingSpeak ™ 12397 contient les données de la station météo MathWorks®, située à Natick, Massachusetts. Les données sont collectées une fois par minute. Les champs 2, 3, 4 et 6 contiennent respectivement des données sur la vitesse du vent (mph), l'humidité relative, la température (F) et la pression atmosphérique (inHg). Lisez les données du canal 12397 à l'aide de la fonction thingSpeakRead.

data = thingSpeakRead(12397,'Fields',[2 3 4 6],'DateRange',[datetime('January 7, 2018'),datetime('January 9, 2018')],...
    'outputFormat','table');

Attribuer des variables d'entrée et des valeurs cibles

Attribuez des variables d'entrée et calculez le point de rosée à partir de la température et de l'humidité relative à utiliser comme cible. Convertissez la température de Fahrenheit en Celsius et spécifiez les constantes pour la vapeur d'eau (b) et la pression barométrique (c). Calculez la valeur intermédiaire « gamma » et attribuez des valeurs cibles pour le réseau.

inputs = [data.Humidity'; data.TemperatureF'; data.PressureHg'; data.WindSpeedmph'];
tempC = (5/9)*(data.TemperatureF-32);
b = 17.62;
c = 243.5;
gamma = log(data.Humidity/100) + b*tempC ./ (c+tempC);
dewPointC = c*gamma ./ (b-gamma);
dewPointF = (dewPointC*1.8) + 32;
targets = dewPointF';

Créer et former le réseau Feedforward à deux couches

Utilisez la fonction feedforwardnet pour créer un réseau de rétroaction à deux couches. Le réseau a une couche cachée avec 10 neurones et une couche de sortie. Utilisez la fonction train pour entraîner le réseau feedforward à l'aide des entrées.

net = feedforwardnet(10);
[net,tr] = train(net,inputs,targets);

Utiliser le modèle formé pour prédire les données

Une fois le réseau formé et validé, vous pouvez utiliser l'objet réseau pour calculer la réponse du réseau à n'importe quelle entrée, dans ce cas le point de rosée pour le cinquième point de données d'entrée.

output = net(inputs(:,5))

output =

  -15.6383

Voir aussi

Fonctions