数学建模社区-数学中国

标题: 请问这个代码错在哪里，如何进行修改，谢谢 [打印本页]

---

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
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];
  `8 t& L& d5 t# M& }: odayhistory=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
/ L5 i; r& |+ \: S: D7 cdayday=day(1:15);% 取其中的前25天
- L/ |$ r& C: C. [! U" J- L9 Pdaypost=day(6:20);%取其中的随后25天
; f! R/ e9 Y+ m- q9 ?! f8 ~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
2 w$ \3 H" K% M0 R  k) b! ^; ddaylast=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
r=6:20;
; j' _: t6 _9 F0 h7 Wrr=reshape(r,5,3);
%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
net=newff(minmax(p),[5,3],{'purelin' 'purelin'},'trainlm');
y1=sim(net,p);
, Z, N' F- I' m& m/ }! Q% g: N6 e% 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
1 `4 [( `; I5 b% e( V" B% `: z$ v, B% 所训练的网络大小为[5,5]
) w8 e* d0 P* M- t' ]( Q) l7 a8 f% 仿真训练前的网络
0 W8 b9 x7 o; h  L* ]$ w
; B& J- W$ C  r4 i0 T%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
% network parameters:
%   epochs--epochs of the train
$ N% ^  s* f$ g+ |5 o6 A%   goal--errors goal of the network
/ ^7 Y  t) ]8 T* M%   lr--learning rate
%   shows--epochs between the displays
. _3 U& Y0 O" l2 K: O+ b. g%   time--Maximum time to train in seconds
9 N% ]( C& t7 y1 s( v' F0 fnet.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
! u, S. k6 T/ W2 p+ k$ X2 a( EnettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
% returns of the train:
%   net--New network
0 u+ q% F) T+ \6 ^%    tr--Training record (epoch and perf).
/ v# G' ]+ x4 Y9 R, s; u%     Y--Network outputs.
" |. i" d' @; r9 R- u$ @%     E--Network errors.
[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
- N  B9 P) L. }8 F3 j# H; E% [$ F%%%%%%%%%%%  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');
+ \$ `4 F) I8 ^% @% ~legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
2 v7 s& A- H1 d) s$ Fx=1:5;
y=1:5;
; `+ h4 y# q! h2 ay21=sim(net,p);
y2=reshape(y21,1,15);
clf
; R5 `$ O, P5 T  pplot(r,y2,'b-^')
% e! j' f8 u: Ahold on
plot(1:20,day,'r-*')
%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
y3=sim(net,h3);
plot(21:25,y3,'-*')
hold on
title('神经网络训练结果');
xlabel('时间（天）');
ylabel('仿真输出结果');
5 M: X  Q7 \5 Hlegend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
& C- b8 b0 ?/ @, \1 Q$ `%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
# O: ^" R+ ~; b7 A' ]4 zx=1:5;
y=1:5;
plot3(x,y,E(x,y))

---

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];
   ! @$ f4 r. y/ W4 O: h/ x0 S) _( C
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 o# P8 K/ C) \. S$ n
5. dayday=day(1:15);% 取其中的前25天
   ! t: Y* O, i1 l, N- ^
6. daypost=day(6:20);%取其中的随后25天
   3 N8 g# _& m$ m9 j9 w5 d$ C8 o
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
   - t. o3 s$ O$ K, C2 V
9. daylast=day(16:20);
   1 N2 [  \4 @2 z# ]. H! J# ?: B
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
    8 l& i, p* y+ x* A
11. r=6:20;
    
12. rr=reshape(r,5,3);
    
13. %%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
    + @' ~1 o0 {4 b7 G# |
14. net=newff(minmax(p),[5,3],{'purelin' 'purelin'},'trainlm');
    - G' q  R( \3 J% i) X6 [3 y' I
15. y1=sim(net,p);
    $ V6 u0 X4 {+ @4 r" |) P$ Z$ `" y3 N# k
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
    
19. % 所训练的网络大小为[5,5]
    - F' C9 K+ ^- ]4 h9 ]- h  M9 R
20. % 仿真训练前的网络
    8 y4 r  \1 f* l5 g) E* l! F
21. 
    
22. %%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
    
23. % network parameters:
    
24. %   epochs--epochs of the train
    
25. %   goal--errors goal of the network
    % v; z" }7 p/ E2 _
26. %   lr--learning rate
    9 j: ?, [9 F: K0 L2 S5 e
27. %   shows--epochs between the displays
    
28. %   time--Maximum time to train in seconds
    / {( ~3 j: A3 X- ~7 B
29. net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
    
30. nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
    0 N# b3 e8 h( e9 b2 p' G6 R
31. % returns of the train:
    , N' v) e6 U- J$ ?+ e) E
32. %   net--New network
    1 ]5 |: T! q' P( s% X2 s5 e
33. %    tr--Training record (epoch and perf).
    
34. %     Y--Network outputs.
    
35. %     E--Network errors.
    
36. [net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
    - z8 O4 ^; {, V  e+ f1 h$ W" k
37. %%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
    
38. % input the testing points here %
      t0 m- {- {7 N
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');
    . P7 z5 @9 z8 M0 T4 w; b; }
43. %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
    
44. x=1:5;
    ' Y- t8 \8 O% u# K+ H
45. y=1:5;
    6 d- u% j7 K8 d, Y. G) h
46. y21=sim(net,p);
    ( M' ?& A1 D: R8 L8 \7 ~
47. y2=reshape(y21,1,15);
    5 }( z1 P( I0 p* ^
48. clf
    
49. plot(r,y2,'b-^')
    
50. hold on
    
51. plot(1:20,day,'r-*')
    
52. %%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
    $ G/ z* D4 x& |' E4 }* Z. F
53. y3=sim(net,h3);
    
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');
    
60. %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
    8 X/ K$ C- {& a" M
61. x=1:5;
    1 O  I, H$ P9 l. U( E  X) U
62. y=1:5;
    * m+ p' ^7 S6 w/ }: v8 e
63. plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))

复制代码

---

欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/)

Powered by Discuz! X2.5