博客里所有的代码程序都经过验证，保证程序可以运行。

此外程序包含完整注释，且附有详细的说明文档，便于大家理解。

       下面教大家如何找到完整的源代码！共有两种方式（方式一：闲鱼APP；方式二：面包多网站；推荐大家使用闲鱼APP！！！）

方式一：

       1、打开“闲鱼”APP，直接在上方搜索框中输入“画桥虹外”，

       2、点击“用户”，在用户栏页面查找到相关用户，

       3、点击进入用户首页，即可查找到您需要的相关代码。（或者直接在“闲鱼”APP上方搜索框中输入博客标题也可查找到相关代码）

 

方式二：

第一步：百度搜索“面包多”；

第二步：在搜索输入框中输入自己想要的代码名称即可；

详细步骤见下图：

部分源代码展示：

%%  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);

%%  建立模型
S1 = 5;           %  隐藏层节点个数                
net = newff(p_train, t_train, S1);

%%  设置参数
net.trainParam.epochs = 1000;        % 最大迭代次数 
net.trainParam.goal   = 1e-6;        % 设置误差阈值
net.trainParam.lr     = 0.01;        % 学习率

%%  设置优化参数
gen = 50;                       % 遗传代数
pop_num = 5;                    % 种群规模
S = size(p_train, 1) * S1 + S1 * size(t_train, 1) + S1 + size(t_train, 1);
                                % 优化参数个数
bounds = ones(S, 1) * [-1, 1];  % 优化变量边界