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[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %原始数据归一化# I( Y* K6 I- K& m1 C
1 r$ B Z- C( S" K1 Rnet=newff(minmax(pn),[9,1],{'tansig','purelin'},'traingdx'); %设置网络,建立相应的BP网络8 E$ N s3 N( f6 s$ S
net.trainParam.show=2000; % 训练网络
- t4 ^" e' r! c' y" e: u4 tnet.trainParam.lr=0.01;, g- ?1 B& n7 K1 j+ O! M2 e* i, J2 B4 h
net.trainParam.epochs=10000;4 W9 d7 I, }- i* `8 |9 W# K
net.trainParam.goal=1e-5;
" Q8 N6 M/ \) v; E/ X! Z[net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM算法训练BP网络
) v, @$ J& S% K4 q7 m" Q k1 K7 {! S, b. p" x/ G0 v7 q
an=sim(net,pn); %对BP网络进行仿真- d" d, O, g$ H. H |
a=postmnmx(an,mint,maxt); %还原数据4 {1 f0 U* J/ a: T9 x' I
x=2001:2010;9 T2 j! T( ^. [- X! V: o
newk=a(1, ;& f0 J" U+ H7 d- q! F8 u4 a
plot(x,newk,'r-o',x,t,'b--+')$ {/ f" b6 ?1 p2 B, F7 t4 J3 }
legend('网络输出值/万人','实际人口数/万人');
! m' Q$ x+ @4 y$ H( \2 jxlabel('年份');4 @5 b2 T8 n9 S# M
ylabel('人口数');3 ^8 A) i9 r* r. z
title('预测人口数对比表');- k, ~! O7 I/ \1 R
/ x( T4 {. p$ E5 xpnew1=[1079.38044723977,1125.65457635540,1173.91252408743,1224.23933874207,1276.72371473226,1331.45814888992,1388.53910347951,1448.06717620014,1510.14727747579,1574.88881534617]% `4 `5 S4 h% X6 k' ~5 \
pnew=pnew1
8 P' q7 K" n, j* M- ppnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);
; v c$ r L( `6 {3 t, O* r6 e2 Ranewn=sim(net,pnewn); %对BP网络进行仿真- _9 I: ~7 P P2 y
anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %还原数据) F+ B% ~! c" @5 m# l
y=anew'
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预测的结果怎么都一样呀?》??求助 |
zan
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