src/pmml/Test/samples/unittest_ref_ann_model.f

   1       SUBROUTINE myTestFunc(rw,r,tu,tl,hu,hl,l,kw,yhat)
   2 C --- *********************************************
   3 C ---
   4 C ---  File used by unit test
   5 C ---  PMMLBasicsTest1::testExportNeuralNetworkFortran
   6 C ---
   7 C --- *********************************************
   8       IMPLICIT DOUBLE PRECISION (V)
   9       DOUBLE PRECISION rw
  10       DOUBLE PRECISION r
  11       DOUBLE PRECISION tu
  12       DOUBLE PRECISION tl
  13       DOUBLE PRECISION hu
  14       DOUBLE PRECISION hl
  15       DOUBLE PRECISION l
  16       DOUBLE PRECISION kw
  17       DOUBLE PRECISION yhat
  18
  19 C --- Preprocessing of the inputs
  20       VXNrw = ( rw - 0.099999D0 ) / 0.028899D0
  21       VXNr = ( r - 25048.9D0 ) / 14419.8D0
  22       VXNtu = ( tu - 89334.9D0 ) / 15180.8D0
  23       VXNtl = ( tl - 89.5523D0 ) / 15.2866D0
  24       VXNhu = ( hu - 1050D0 ) / 34.6793D0
  25       VXNhl = ( hl - 760.001D0 ) / 34.6718D0
  26       VXNl = ( l - 1400.02D0 ) / 161.826D0
  27       VXNkw = ( kw - 10950D0 ) / 632.913D0
  28
  29 C --- Values of the weights
  30       VW1 = -1.74548
  31       VW2 = 6.96551
  32       VW3 = -1.26357
  33       VW4 = 0.753663
  34       VW5 = 0.00165366
  35       VW6 = 0.004725
  36       VW7 = 0.00996979
  37       VW8 = 0.178798
  38       VW9 = -0.180981
  39       VW10 = -0.173569
  40       VW11 = 0.0855967
  41
  42 C --- hidden neural number 1
  43       VAct1 = VW3
  44      1      + VW4 * VXNrw
  45      1      + VW5 * VXNr
  46      1      + VW6 * VXNtu
  47      1      + VW7 * VXNtl
  48      1      + VW8 * VXNhu
  49      1      + VW9 * VXNhl
  50      1      + VW10 * VXNl
  51      1      + VW11 * VXNkw
  52
  53       VPot1 = 1.D0 / (1.D0 + DEXP(-1.D0 * VAct1))
  54
  55 C --- Output
  56       VOut = VW1
  57      1    + VW2 * VPot1
  58
  59 C --- Pretraitment of the output
  60       yhat = 77.8117D0 + 45.7061D0 * VOut;
  61
  62 C ---
  63       RETURN
  64       END