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标题:
一matlab程序中一点点的小问题
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作者:
yychanaz
时间:
2009-9-10 00:20
标题:
一matlab程序中一点点的小问题
神经网络预测
: J. [2 a3 k* C5 z$ Z
% 数据为1986年到2000年的交通量 ，网络为3输入，1输出
5 \/ E, Z1 T& e y
% 15组数据，其中9组为正常训练数据，3组为变量数据，3组为测试数据
1 Q: W$ e7 D& [
%by akjuan
! g, l$ Y1 c/ l3 t$ W1 h
%all rights preserved by
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/ [% o; }) ?- S+ m
All_error=[];%所有误差存储
+ _0 N/ V0 p3 O( L
year=1986:2000;%数据是从1986到2000年的
) o: p b5 ^# D
p=[493 372 445;372 445 176;445 176 235;176 235 378;235 378 429;...
3 J0 r# d: L4 W. [2 w
378 429 561;429 561 651;561 651 467;651 467 527;467 527 668;...
2 D" E5 w+ x. a2 @
527 668 841; 668 841 526;841 526 480;526 480 567;480 567 685]';%输入数据，共15组，每组3个输入
( i5 l9 |* c" ~6 y
t=[176 235 378 429 561 651 467 527 668 841 526 480 567 685 507];%输出数据，共15组，每组1个输出
7 p# Q/ d( n9 y: v8 ~4 K
[normInput,ps] = mapminmax(p);
8 v* `0 g: k) Q5 j
[normTarget,ts] = mapminmax(t);
, s7 G: F& A9 U# M
testPercent = 0.20; % Adjust as desired
, N0 `6 A' L& {: Z" ^& v
validatePercent = 0.20; % Adust as desired
$ j) Q' Y1 H' r$ `2 q+ r
[trainSamples,validateSamples,testSamples] = dividevec(normInput,normTarget,validatePercent,testPercent);
% `* P; l1 |! s5 h) N
for j=1:200
6 k* X+ m' V5 }6 ?0 Y6 [
NodeNum1 = 20; % 隐层第一层节点数
7 N1 a& S9 i1 ?2 N$ C
NodeNum2=40; % 隐层第二层节点数
m$ n" [% _" l' s0 ?! b$ s0 b
TypeNum = 1; % 输出维数
2 a. k4 }, W F/ p6 {1 V
TF1 = 'tansig';TF2 = 'tansig'; TF3 = 'tansig';
+ r- _) W3 z: U! h! `9 I- q
net=newff(minmax(normInput),[NodeNum1,NodeNum2,TypeNum],{TF1 TF2 TF3},'traingdx');%网络创建net.trainParam.epochs=10000;%训练次数设置
/ `8 h+ J% {( p3 m8 ~% @
net.trainParam.goal=1e-6;%训练目标设置
( c: e- b# ]& A6 S
PL.lr=0.01;net.trainfcn='traingdm';
- F4 f) ~( w6 F$ w7 O( l& O, K
[net,tr] = train(net,trainSamples.P,trainSamples.T,[],[],validateSamples,testSamples);
8 b5 f0 [ F! L5 s; j$ C2 c, Z( ]
[normTrainOutput,Pf,Af,E,trainPerf] = sim(net,trainSamples.P,[],[],trainSamples.T);%正常输入的9组p数据，BP得到的结果t
" r |7 I v" o+ A" B
[normValidateOutput,Pf,Af,E,validatePerf] = sim(net,validateSamples.P,[],[],validateSamples.T);%用作变量3的数据p，BP得到的结果t
; ]4 H9 _ W& {8 r$ u
[normTestOutput,Pf,Af,E,testPerf] = sim(net,testSamples.P,[],[],testSamples.T);%用作测试的3组数据p，BP得到的结果t
0 x8 e v1 ^: o3 m, @
trainOutput = mapminmax('reverse',normTrainOutput,ts);%正常输入的9组p数据，BP得到的归一化后的结果t
( {- W2 @$ [9 A. `% p1 m. U v4 r
trainInsect = mapminmax('reverse',trainSamples.T,ts);%正常输入的9组数据t
8 \+ a1 n+ ]$ O/ l
validateOutput = mapminmax('reverse',normValidateOutput,ts);%用作变量3的数据p，BP得到的归一化的结果t
* @. `! {# ]* [ {" X" s- c# v& ^; u" w
validateInsect = mapminmax('reverse',validateSamples.T,ts);%用作变量3的数据t
3 s( c1 ?, V8 D( W
testOutput = mapminmax('reverse',normTestOutput,ts);%用作变量3组数据p，BP得到的归一化的结果t
7 ?4 H8 h; x; X2 z& J* y2 ], H
testInsect = mapminmax('reverse',testSamples.T,ts);%用作变量3组数据t
2 ~& p" @% h, p, U
%绝对误差计算
! U8 O1 ^# o* @% v4 ?& M4 e
absTrainError = trainOutput-trainInsect;
; {2 t' W* _2 u) a; y; q( _
absTestError = testOutput-testInsect;
+ W, ^+ J4 p2 X4 }2 S7 s( n4 u0 W
error_sum=sqrt(absTestError(1).^2+absTestError(2).^2+absTestError(3).^2);
; ~) t- P; c. f {2 I, l
All_error=[All_error error_sum];
p* c* F$ A: @
eps=90;%其为3组测试数据的标准差，或者每个数据偏差在一定范围内而判别
" b+ f' ?0 S( d5 Y4 ]
if ((abs(absTestError(1))<=30 )&(abs(absTestError(2))<=30)&(abs(absTestError(3))<=30)|(error_sum<=eps))
& ]. f- q; y. Q1 _/ L5 ^6 v
save mynetdata net
% K; G$ C5 w# p( S Q8 D7 d4 x
break
1 o- O4 ^5 D* B* V6 A" [
end
% d L9 w Z( F$ M
j
. k( x# u$ l7 W' n% o* z' f. E5 C
end
`, N. s7 ^8 a( T& V
问题是：
* O; z. h' ^6 D) B
if ((abs(absTestError(1))<=30 )&(abs(absTestError(2))<=30)&(abs(absTestError(3))<=30)|(error_sum<=eps))
, V" N' E' A/ X, n! z( `
中的30是怎么算出来的啊
作者:
刚飒雷丝
时间:
2009-9-10 07:59
好复杂啊!看不懂
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