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clc;

clear;

p=[2.259;2.257;2.256;2.254;2.252;2.248;2.247;2.245;2.244;2.243;2.239;2.238;2.236;2.235;2.234;2.231;2.229;2.228;2.226;2.225;2.221;2.220;

2.219;2.217;2.216;2.211;2.209;2.208;2.207;2.206;2.202;2.201;2.199;

2.198;2.197;2.194;2.192;2.191;2.189;2.187]';

t=[298.24 ;298.01 ;297.79 ;297.55 ;297.32 ;296.42 ;296.19;295.97 ;295.73 ;295.48 ;294.59 ;294.36 ;294.12 ;293.89 ;293.66 ;292.74 ;292.52;292.31 ;

292.04 ;291.81;290.92 ;290.68 ;290.45 ;290.22 ;289.98 ;289.03 ;288.78 ;

288.51 ;288.28;288.02 ;287.13 ;286.87 ;286.59 ;286.36 ;286.14 ;285.21 ;

284.98 ;284.75;284.54 ;284.31];

P_test=[2.183;2.182;2.181;2.179;2.178;2.175;2.174;2.173;2.171;2.169]';

t1=[283.46 ;283.19 ;282.91 ;282.68 ;282.44 ;281.53 ;281.29;281.02 ;280.78 ;

280.55];

[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t);

p2= tramnmx(P_test,minp,maxp);

net=newff(minmax(pn),[1,3 ,1],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdm');

net.trainparam.show=50;

net.trainparam.mc=0.9;

net.trainparam.lr=0.05;

net.trainparam.epochs=2000;

net.trainparam.goal=0.001;

net=init(net);

[net,tr]=train(net,pn,tn);

PN=sim(net,p2);

[t2]= postmnmx(PN,mint,maxt);

E = t1 - t2;

MSE=mse(E);

%作圖表示實測值和仿真值

figure(1);

X=1:5;

plot(X,t2,'r',X,t1,'b');

title(' b為真實值，r為預測值');

大佬 我這個該怎么修改呀？ 我用的BP神經網絡，求大佬回復一下 QAQ