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标题: 请问这个代码错在哪里，如何进行修改，谢谢 [打印本页]

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作者: 昌辉9    时间: 2014-9-3 11:10
标题: 请问这个代码错在哪里，如何进行修改，谢谢
clear
2 I3 |6 a5 u5 k! z' W5 |3 g& iday=[8.6187,8.3507,8.3142,8.2898,8.2791,8.2796,8.2784,8.2770,8.2770,8.2774,8.2780,8.1013,7.8087,7.3872,6.85,6.81,6.622,6.61,6.25,6.07];
dayhistory=day(1:20);%取其中三十天作为历史数据样本
dayhismod=reshape(dayhistory,5,4);% 将历史数据分为6个样本，每个大小为5，其中reshape是以列排序的
dayday=day(1:15);% 取其中的前25天
daypost=day(6:20);%取其中的随后25天
p=reshape(dayday,3,5);% 将前25天数据分为5行5列矩阵作为网络的训练输入样本
t=reshape(daypost,3,5); %将随后的25天分为5行5列矩阵作为网络的目标输出向量
1 |: R$ F- V' P' N% g& K3 k4 [daylast=day(16:20);
7 K" s1 t! ?6 [8 T* Sh3=reshape(daylast,5,1);% 将倒数第二个样本作为网络测试时的输入样本
r=6:20;
+ r1 U, W5 `, Z8 K- h. N/ ^. X' C) |rr=reshape(r,5,3);
6 k. c) z. M, A# L%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
net=newff(minmax(p),[5,3],{'purelin' 'purelin'},'trainlm');
6 d3 u) W* P0 R$ My1=sim(net,p);
% 新建网络，其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
% 两层的传递函数均为purelin
4 M0 p" B  T) c" x) |% 训练函数为trainlm
7 o/ C( G8 Z& N% 所训练的网络大小为[5,5]
9 u/ p1 h9 ?" N. Q% 仿真训练前的网络

; Q+ r% ~& \. \' b5 y* V* C%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
0 c7 L+ m: h  ]% network parameters:
%   epochs--epochs of the train
5 l8 N/ ]3 s2 G- {9 S: F9 a; Y- ]" P%   goal--errors goal of the network
6 u3 R8 {/ }* S2 b' z3 U8 [. D%   lr--learning rate
%   shows--epochs between the displays
; q, u/ G8 K8 X7 `, c* i%   time--Maximum time to train in seconds
net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
1 y, \6 `; W6 k1 V: F) T% returns of the train:
%   net--New network
5 v; D7 ~# r% r/ C! W. }1 y%    tr--Training record (epoch and perf).
3 l, v3 J8 B6 `/ \+ P  ?# U- i$ q%     Y--Network outputs.
) M! _7 A* T6 p%     E--Network errors.
% p. ~3 d# d, n. ]# g" f[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
" K$ I" K- y. O, W/ T%%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
0 A% x& T# M2 B1 ~+ [) C% input the testing points here %
title('神经网络训练结果');
# I5 T# b  U- L+ Exlabel('时间（天）');
7 C, Z6 N5 I# |2 wylabel('仿真输出结果');
legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
' |4 I2 S4 q8 A! p8 [2 `3 Y1 j5 Ux=1:5;
& a9 Y( P0 j' C( o2 V2 Qy=1:5;
* T3 T9 G6 D5 _' J) Dy21=sim(net,p);
$ K) w4 x8 \! R& u; }4 t; A& dy2=reshape(y21,1,15);
clf
plot(r,y2,'b-^')
& s9 Y) ]0 m4 e/ w; R$ khold on
. ?1 i5 @: o3 k: B0 H" Q+ Wplot(1:20,day,'r-*')
" W1 }1 K; k5 h%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
y3=sim(net,h3);
plot(21:25,y3,'-*')
hold on
& n1 \! H- e9 ^3 Y! \/ jtitle('神经网络训练结果');
xlabel('时间（天）');
ylabel('仿真输出结果');
legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
3 O$ N" _- L& _5 q1 O) px=1:5;
. R7 e; g" H- {3 r& C- a/ A# @y=1:5;
plot3(x,y,E(x,y))

* v, B* z$ J; D4 x- m

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作者: madio    时间: 2014-9-3 11:10
是维数不一致造成的，我只能把代码调试的能运行，但是可能结果不一定对，你需要对前面的输入数据和网络结构做一些深入的了解

1. clear
   
2. day=[8.6187,8.3507,8.3142,8.2898,8.2791,8.2796,8.2784,8.2770,8.2770,8.2774,8.2780,8.1013,7.8087,7.3872,6.85,6.81,6.622,6.61,6.25,6.07];
   , Z9 x7 A, k7 B8 c* r! x7 {* A
3. dayhistory=day(1:20);%取其中三十天作为历史数据样本
   
4. dayhismod=reshape(dayhistory,5,4);% 将历史数据分为6个样本，每个大小为5，其中reshape是以列排序的
   
5. dayday=day(1:15);% 取其中的前25天
   1 H/ ^0 Z3 S4 m& I; z+ V
6. daypost=day(6:20);%取其中的随后25天
   # H2 Z' s9 b5 G4 e
7. p=reshape(dayday,3,5);% 将前25天数据分为5行5列矩阵作为网络的训练输入样本
   
8. t=reshape(daypost,3,5); %将随后的25天分为5行5列矩阵作为网络的目标输出向量
   1 K2 N& ~; _9 g* P' ], [/ h
9. daylast=day(16:20);
   ) h0 K! C5 X4 o* x& y) d
10. h3=reshape(daylast,5,1);% 将倒数第二个样本作为网络测试时的输入样本
    
11. r=6:20;
    
12. rr=reshape(r,5,3);
    
13. %%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
    
14. net=newff(minmax(p),[5,3],{'purelin' 'purelin'},'trainlm');
    
15. y1=sim(net,p);
    
16. % 新建网络，其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
    " o& w1 d8 A5 ]4 F; R0 f' O
17. % 两层的传递函数均为purelin
    
18. % 训练函数为trainlm
    
19. % 所训练的网络大小为[5,5]
    
20. % 仿真训练前的网络
    7 r& T) O, ^8 y$ F& }1 \! U8 n) S
21. 
    8 z: |+ V/ E& ^, q# E
22. %%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
    
23. % network parameters:
    
24. %   epochs--epochs of the train
    
25. %   goal--errors goal of the network
    
26. %   lr--learning rate
    0 U6 F+ |2 }7 a
27. %   shows--epochs between the displays
    * u0 q( Z4 H9 M4 a
28. %   time--Maximum time to train in seconds
    
29. net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
    
30. nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
    
31. % returns of the train:
    
32. %   net--New network
    
33. %    tr--Training record (epoch and perf).
    " F7 K) k9 n& p+ G7 B
34. %     Y--Network outputs.
    
35. %     E--Network errors.
    ) z: A% H& g) y6 ^- Q8 }1 X
36. [net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
    ( _$ h4 @) z1 L3 q# t2 W( d
37. %%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
    
38. % input the testing points here %
    8 V* ^8 N# _3 K9 Y& g5 u# |- y
39. title('神经网络训练结果');
    
40. xlabel('时间（天）');
    
41. ylabel('仿真输出结果');
    : B* }% j! S7 J
42. legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
    6 z7 T6 c/ }, v/ }5 W( m
43. %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
    6 Y- z4 X, y0 D/ E; U# F. c9 _
44. x=1:5;
    
45. y=1:5;
    ! y6 m  X- B1 e* n5 _% v4 N- b
46. y21=sim(net,p);
    
47. y2=reshape(y21,1,15);
    
48. clf
    
49. plot(r,y2,'b-^')
    
50. hold on
    
51. plot(1:20,day,'r-*')
    ( A1 F& I& q& H
52. %%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
    9 {! m( ]  ?" P% Y2 t2 P! d5 d
53. y3=sim(net,h3);
    - L# r2 E4 A$ B; W! Z* r5 E7 }
54. plot(21:21,y3,'-*')
    
55. hold on
    
56. title('神经网络训练结果');
    
57. xlabel('时间（天）');
    / j5 F: g* c# W& Y2 \5 x
58. ylabel('仿真输出结果');
    # I& G  e& r! j6 Y
59. legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
    1 _6 o  }$ ^  E0 \( u* A
60. %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
    1 _# f& ~# Z( H. s. v/ y- ^
61. x=1:5;
    # e0 F& Y9 @; e4 f& L9 H
62. y=1:5;
    0 S/ X- ?6 W/ h0 z6 `
63. plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))

复制代码

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