matlab中的神经网络模型来预测混凝土的抗压强度的源代码

```matlab % 导入数据 data = load('混凝土抗压强度数据.mat'); % 假设数据已经存储在名为'混凝土抗压强度数据.mat'的文件中 inputs = data.inputs; targets = data.targets; % 划分训练集和测试集 cv = cvpartition(size(inputs, 1), 'HoldOut', 0.2); idx = cv.test; XTrain = inputs(~idx,:); YTrain = targets(~idx,:); XTest = inputs(idx,:); YTest = targets(idx,:); % 创建神经网络 net = feedforwardnet(10); % 创建一个具有10个隐藏层神经元的前馈神经网络 net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt算法进行训练 net.trainParam.epochs = 1000; % 设置最大训练次数为1000 net.divideParam.trainRatio = 1; % 使用所有数据进行训练 net.divideParam.valRatio = 0; % 不使用验证集 net.divideParam.testRatio = 0; % 不使用测试集 % 训练神经网络 [net, tr] = train(net, XTrain, YTrain); % 测试神经网络 YPred = net(XTest); % 计算预测误差 errors = gsubtract(YPred, YTest); performance = perform(net, targets, 'mse'); fprintf('均方误差： %f\n', performance); % 可视化结果 figure; plotregression(YTest, YPred); xlabel('真实值'); ylabel('预测值'); title('混凝土抗压强度预测'); ``` [2024-06-29 16:00:41 | AI写代码神器 | 412点数解答]