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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
# y/ f" i; s; ]$ r& ^. e2 Yday=[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
1 d  Z9 }5 c6 C4 v# H3 Bp=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
daylast=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
* n+ p9 S) U7 m. L- Zr=6:20;
; r6 t! ^6 W/ u  ~, r# w3 X! Zrr=reshape(r,5,3);
6 @! @2 E" U& _( e%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
net=newff(minmax(p),[5,3],{'purelin' 'purelin'},'trainlm');
1 h# _- R1 `& |. B2 Ay1=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
% 训练函数为trainlm
+ O5 A  y/ {( x1 t* I. ~$ x% 所训练的网络大小为[5,5]
% 仿真训练前的网络
$ L! z4 f" [7 V1 t: l7 q3 U0 V
. ~3 P. e- i$ M& \%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
- D6 w1 h) }0 \  p/ ?! K0 v2 G7 u2 R% network parameters:
3 X' y. a( z+ u" c+ k%   epochs--epochs of the train
+ t8 d; w4 R1 ~! f%   goal--errors goal of the network
, R1 r# H' }2 E, s" |%   lr--learning rate
%   shows--epochs between the displays
%   time--Maximum time to train in seconds
0 a8 @$ p! y2 J  y% jnet.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
% returns of the train:
2 Z8 |. J/ |: Q" k$ g/ T# ^%   net--New network
! y4 G  M* _1 @- H9 N%    tr--Training record (epoch and perf).
%     Y--Network outputs.
%     E--Network errors.
( H5 Y8 L7 m: V3 @[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
%%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
% input the testing points here %
title('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 %%%%%%%%%%%%%
8 ~" [' U0 d7 ]! c0 gx=1:5;
y=1:5;
y21=sim(net,p);
y2=reshape(y21,1,15);
6 F- [" I/ [$ z( y1 rclf
' N2 W2 C1 j6 T! q$ O4 }plot(r,y2,'b-^')
  u7 W0 s& `, V8 `hold on
plot(1:20,day,'r-*')
%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
! n  I* M9 m! |6 R7 t7 d. U# Oy3=sim(net,h3);
& g, u5 n3 m8 [; o; e$ y. \plot(21:25,y3,'-*')
5 R( M: j% w! x+ g1 e4 bhold on
title('神经网络训练结果');
xlabel('时间（天）');
5 b3 d1 c5 |# a- z8 Q6 M' [' [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 %%%%%%%%%%%%%
x=1:5;
; Q# p' b1 {) O, {1 x% ^% K" sy=1:5;
% W# E  u6 d/ o9 `plot3(x,y,E(x,y))
! F5 k3 o/ u& ?, q4 V2 n
; x4 S( l# [8 F) w

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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];
   . p( l7 @* g- K6 h: n- M
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
   
6. daypost=day(6:20);%取其中的随后25天
   7 S$ a4 s2 O; ]6 B
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
   * C) K2 B" N+ ?, Z4 S- \& {
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
   
9. daylast=day(16:20);
   # v9 {3 u, I' F
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;
    $ V. m, p6 V( ~5 s
12. rr=reshape(r,5,3);
    * ^5 V3 C1 _  o% v
13. %%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
    * Q  Q$ t9 x/ h" A+ y
14. net=newff(minmax(p),[5,3],{'purelin' 'purelin'},'trainlm');
    % d' s3 {& Z. c- K2 E2 N* E
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
    
17. % 两层的传递函数均为purelin
    
18. % 训练函数为trainlm
    ' u- N1 ^" d- K5 ]1 @
19. % 所训练的网络大小为[5,5]
    , B  ~  \  N% r8 D- p: b
20. % 仿真训练前的网络
    
21. 
    
22. %%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
    
23. % network parameters:
    
24. %   epochs--epochs of the train
      c8 O  h9 A4 E
25. %   goal--errors goal of the network
    / S' H5 V8 ^4 K. s8 N( n8 X8 K! B
26. %   lr--learning rate
    
27. %   shows--epochs between the displays
    
28. %   time--Maximum time to train in seconds
    : S& q- h' s( M) F1 x+ u3 n- N
29. net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
    
30. nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
    
31. % returns of the train:
    " I+ I3 G& p1 a0 \
32. %   net--New network
    
33. %    tr--Training record (epoch and perf).
    
34. %     Y--Network outputs.
    : \7 O2 d' e( y5 t8 H' \0 Z
35. %     E--Network errors.
    * o8 U4 b  a+ ]" N* {
36. [net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
    
37. %%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
    : i6 d" C/ Y- R5 N& Q
38. % input the testing points here %
    
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');
    # ~3 y9 g6 @" @, ^$ v4 c6 q! o  O
43. %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
    
44. x=1:5;
    8 i4 e: Y* Y0 t6 p6 |! }3 P
45. y=1:5;
    6 n6 k( `! D  M& K0 [8 ^% Y
46. y21=sim(net,p);
    8 p( W: r- l( b
47. y2=reshape(y21,1,15);
    
48. clf
    4 W, t. V0 p2 R5 U2 e
49. plot(r,y2,'b-^')
    . F  n" Z; o/ f2 n& j8 i
50. hold on
    ! |0 ^! {7 Q5 g& ^
51. plot(1:20,day,'r-*')
    * d$ k9 ^! q9 l
52. %%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
    
53. y3=sim(net,h3);
    & K2 I2 @/ }/ `- |
54. plot(21:21,y3,'-*')
    
55. hold on
    
56. title('神经网络训练结果');
    
57. xlabel('时间（天）');
    
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');
    ( E4 h0 h  B! h
60. %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
    " m1 \5 @7 K" y" ]! [
61. x=1:5;
    + N2 }+ G% F6 {0 k4 n* _) ?
62. y=1:5;
    # s$ [' |( U0 q% q, V) X. k; j
63. plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))

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