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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
+ S# ]$ m5 Z7 u7 {7 uday=[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];
' v& y. y1 P# a; S' S9 D& gdayhistory=day(1:20);%取其中三十天作为历史数据样本
7 u% K/ `) U6 _6 {( o/ i' X+ rdayhismod=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
; X: t! b  p4 u% B! D/ Rt=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
) E- i6 _  y6 J; M4 odaylast=day(16:20);
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
: g& j7 q( M/ ]. u  L: qr=6:20;
rr=reshape(r,5,3);
" Q& x- u( K& g. @; B7 |" `%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
net=newff(minmax(p),[5,3],{'purelin' 'purelin'},'trainlm');
; u/ R  R. _+ f: [- V8 ry1=sim(net,p);
2 E; c; r0 ~( S9 z0 }9 \0 M) h) [- J6 W% 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
9 n* E/ \# z) W" N% 训练函数为trainlm
" h9 F7 T, H, b% 所训练的网络大小为[5,5]
% 仿真训练前的网络

& g$ J' U* ?: z3 S  _%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
% network parameters:
  _' z  T3 @% C4 V/ ]%   epochs--epochs of the train
" s* j8 S3 e4 k2 V3 a  n%   goal--errors goal of the network
7 }3 N  f9 S" ^% u%   lr--learning rate
%   shows--epochs between the displays
%   time--Maximum time to train in seconds
net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
% returns of the train:
%   net--New network
) w+ U  |. c$ T: ~2 w% b%    tr--Training record (epoch and perf).
%     Y--Network outputs.
* t- w. k5 I, H%     E--Network errors.
& z9 s. y+ z5 M' a6 f* n5 R1 [[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
, |  D$ W$ ?* D/ m9 D3 X- T4 `%%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
! w  @( U1 g& [5 A9 F0 k5 ?% input the testing points here %
% F* ?% p7 v3 ?title('神经网络训练结果');
xlabel('时间（天）');
# R0 j8 Y. V7 Jylabel('仿真输出结果');
legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
! j7 p1 j& f# Q8 q6 `%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
x=1:5;
0 m0 C& ?. V8 F# L( F+ ]% P' r- my=1:5;
; l+ N4 F. R! f) B# }5 U6 p5 vy21=sim(net,p);
8 a' R, M- \# r( v  N+ \y2=reshape(y21,1,15);
) b7 {$ ~; C- f9 ~clf
7 v. ~! x4 T# [3 f0 gplot(r,y2,'b-^')
hold on
plot(1:20,day,'r-*')
2 l# K) {6 \; p5 c* a7 o$ }) z+ c+ `%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
; t6 A5 Q2 K" \y3=sim(net,h3);
2 V. ]0 V; \( J' jplot(21:25,y3,'-*')
hold on
: \+ M/ L  b# O1 Atitle('神经网络训练结果');
xlabel('时间（天）');
ylabel('仿真输出结果');
/ V3 s. m3 |' n, r; \% jlegend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
x=1:5;
y=1:5;
plot3(x,y,E(x,y))
" I* E2 K+ F% T5 M. f( z

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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];
   
3. dayhistory=day(1:20);%取其中三十天作为历史数据样本
   $ Z9 d+ q- x2 _! i; |
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
   0 G0 e! i! d  L5 ?) b$ G& N
5. dayday=day(1:15);% 取其中的前25天
   8 f" s! F& s# X% r0 J5 ~1 T
6. daypost=day(6:20);%取其中的随后25天
   3 l8 ?) V, j7 B# o2 v6 l
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
   2 F# e4 Q: D/ P+ m7 S- `
9. daylast=day(16:20);
   
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
    " `5 ^% H/ M; l, E0 h
11. r=6:20;
    6 u! v2 G5 {6 E
12. rr=reshape(r,5,3);
    
13. %%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
    
14. net=newff(minmax(p),[5,3],{'purelin' 'purelin'},'trainlm');
    % ?8 u" i0 z0 q3 D( v0 d
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
    % S' l0 k& w2 v- c
17. % 两层的传递函数均为purelin
    
18. % 训练函数为trainlm
    # ?9 p8 k. b6 K" g  n5 Q
19. % 所训练的网络大小为[5,5]
    4 `9 F! s; o1 Y* r/ ~5 `2 A6 i1 Q
20. % 仿真训练前的网络
    
21. 
    ( q, B3 {9 s: Q; t/ u& V( j5 o
22. %%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
    
23. % network parameters:
    6 S4 d( w2 j; ]" c1 [
24. %   epochs--epochs of the train
    
25. %   goal--errors goal of the network
    
26. %   lr--learning rate
    3 V9 |* A% J  W& Y2 A8 P
27. %   shows--epochs between the displays
    
28. %   time--Maximum time to train in seconds
    
29. net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
    + H3 @) ?: F* m+ q9 j  F6 l8 F8 z
30. nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
    
31. % returns of the train:
    
32. %   net--New network
    8 P9 u: [% L, h1 T# F
33. %    tr--Training record (epoch and perf).
    
34. %     Y--Network outputs.
    2 }  b" w5 ]) U+ ~; J, f5 q+ `
35. %     E--Network errors.
    
36. [net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
    
37. %%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
    
38. % input the testing points here %
    ) ?% e2 C% F( R$ ^* w- D% P& `
39. title('神经网络训练结果');
    
40. xlabel('时间（天）');
    
41. ylabel('仿真输出结果');
    
42. legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
    
43. %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
    
44. x=1:5;
    
45. y=1:5;
    5 t) \7 u2 l( e/ z( e
46. y21=sim(net,p);
    
47. y2=reshape(y21,1,15);
    
48. clf
    ( D8 Y+ h9 _4 E) ]6 l# o% x  a$ W( ^
49. plot(r,y2,'b-^')
    ( h! t4 W" F6 G. u' s2 F! H
50. hold on
    
51. plot(1:20,day,'r-*')
    " i" l* G$ c+ j. w8 `
52. %%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
    
53. y3=sim(net,h3);
    $ [3 T( {" y4 N6 u3 P
54. plot(21:21,y3,'-*')
    
55. hold on
    % Y9 p8 ?1 K5 t3 e
56. title('神经网络训练结果');
    2 `  N' _! f  X8 U3 H! r
57. xlabel('时间（天）');
    ; S4 i: F$ U" |% y9 G
58. ylabel('仿真输出结果');
    
59. legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
    
60. %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
    
61. x=1:5;
    
62. y=1:5;
    
63. plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))

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