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Crear y entrenar una red neuronal feedforward

Este ejemplo utiliza:

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Este ejemplo muestra cómo entrenar una red neuronal feedforward para predecir la temperatura.

Leer datos del canal ThingSpeak de la estación meteorológica

El canal 12397 de ThingSpeak™ contiene datos de la estación meteorológica MathWorks®, ubicada en Natick, Massachusetts. Los datos se recopilan una vez por minuto. Los campos 2, 3, 4 y 6 contienen datos de velocidad del viento (mph), humedad relativa, temperatura (F) y presión atmosférica (inHg), respectivamente. Lea los datos del canal 12397 usando la función thingSpeakRead .

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

Asignar variables de entrada y valores objetivo

Asigne variables de entrada y calcule el punto de rocío a partir de la temperatura y la humedad relativa para utilizarlas como objetivo. Convierta la temperatura de Fahrenheit a Celsius y especifique las constantes para el vapor de agua (b) y la presión barométrica (c). Calcule el valor intermedio 'gamma' y asigne valores objetivo para la red.

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';

Cree y entrene la red feedforward de dos capas

Utilice la función feedforwardnet para crear una red feedforward de dos capas. La red tiene una capa oculta con 10 neuronas y una capa de salida. Utilice la función train para entrenar la red feedforward utilizando las entradas.

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

Utilice el modelo entrenado para predecir datos

Una vez entrenada y validada la red, puede utilizar el objeto de red para calcular la respuesta de la red a cualquier entrada, en este caso el punto de rocío para el quinto punto de datos de entrada.

output = net(inputs(:,5))

output =

  -15.6383

Consulte también

Funciones