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升级   23.3% TA的每日心情 | 奋斗 2015-4-4 20:23 |
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签到天数: 126 天 [LV.7]常住居民III
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这程序是你自己编的吧!你能说说你想做的是什么吗?
9 _, D8 i7 p0 N$ }& A0 q我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:
8 K" x( f3 m2 A2 |: B1 ~4 Rclc,clear9 u5 {7 A4 j9 ~' d$ q. C ?
sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ..." g4 ]. X+ m9 {3 N+ r
41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];
( n/ B7 F3 l# d* ~0 ]: M" o7 Z%人数 单位:万人/ o8 p- v0 J/ h$ |) [7 w
sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.90 1.05 1.35 1.45 1.60 1.70 1.85 2.15 2.20...
3 |5 @0 L4 x( P( h4 h% q$ v S& H 2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];- `) s h1 S+ j% F: c
%机动车数 单位:万辆
6 ]6 n. Z) M+ q' u( b% A) \sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36...: A" f& ^; y/ q! A
0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];2 E) S1 q6 _. u% D& g% S
%公路面积 单位:万平方千米
3 a) V# ~' }% s Xglkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024....; o( j5 N" m' o. u% p1 G5 X
19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];
9 }( E7 h9 @# s1 l' D( {5 l( O5 F0 j%公路客运量 单位:万人$ _( H5 s8 E9 l+ d+ ?% X# A! z2 `
glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....: g, Q1 k/ E$ g3 m$ B5 R
11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];
1 s6 |# T* R L/ t; n v5 {%公路货运量 单位:万吨) z x* |% }0 Y/ b
p = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵
: W) d0 k+ V$ ft = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵
& n2 {! p1 Y: c) L. e) ]8 B0 h' y0 X( b8 D& N$ l* x5 |+ Q4 \
%%归一化处理) ~( i- w8 v4 C1 i& N' l* W
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理- z# ~0 o( ?# Q; C
dx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %
$ Y% u/ {6 x7 l7 A5 z+ o+ Q
, I7 t; I/ ~4 o%BP网络训练
+ M0 ~$ K+ J) m. X" u% _. Gnet = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
5 X* C' B' z7 \# U# E4 |+ d: N6 I, J" u5 l
%%建立模型,并用梯度下降法训练! k9 N5 e6 t8 d& _) X
net.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次
: Z8 f2 V2 F/ Z) p; ]net.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率. R& y1 x. a2 s
net.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回
4 t% z- Y; v! P- tnet.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差
7 E Y& y+ @- _0 {3 c' hnet = train(net,pn,tn); %开始训练
' Z' O [. J5 X( T( ^+ I2 t
$ A5 P2 A/ p9 b: e; i%%利用原始数据对BP网络仿真
6 X' _ s& s& K" Y( r: k% O0 G6 e$ @an = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真
$ ^, Y% F: K5 D! \. _7 w& ja = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级
- k* G$ s+ ?0 b" C+ z8 |
& F9 [: w, O1 a# i# C8 g%%对比测试
/ f9 g: T( _$ p6 }8 G: [x = 1990:2009;
2 C2 n9 v& e! G& K( ^/ Bnewk = a(1,:);8 P9 m4 ~# [5 ]0 K
newh = a(2,:);' D% g5 ]; M* a/ A6 H( {5 Z
figure(2);, x* h' @$ T7 c& N ]; q
subplot(2,1,1);
6 K. l" x9 ^1 K& T0 P, y2 @9 ]plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
+ ] R; |0 ~" Z' mlegend('预测输出客运量','实际客运量');7 Q, ^9 Z# L* x
xlabel('年份');
' ^" ~! X3 M& I5 aylabel('客运量/万人');
2 l, l# M, T, D$ L+ Ltitle('运用数据箱客运量学习和测试对比图');) h' R9 g6 V2 w4 H: X0 z; P
subplot(2,1,2);4 O; i9 E$ r( N1 u/ J; [" n
plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');- ?( q* V9 P- V
legend('预测输出货运量','实际货运量');( f5 D6 \! P+ o5 g$ q/ U
xlabel('年份');; ]. S6 v0 p L( N2 i
ylabel('货运量/万吨');
5 D& V8 U) z# ^8 u" Ftitle('运用数据箱货运量学习和测试对比图');
0 C" q. \3 \# f0 F%利用训练好的网络进行预测
2 r: p2 ~4 f0 o' a$ H6 cpnew = [73.39 75.551 m* Z( x" L" u
3.9635 4.0975$ k1 U# I! d3 e0 U, d
0.9880 1.0268];
$ x) R9 m8 _. o0 Q8 f! lpnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);4 B8 K, m8 ~* J/ m3 p/ J
%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化
8 A n; J' z' H9 ]anewn = sim(net,pnewn);+ F O4 j' H0 d# H- D6 p, |
%利用归一化后的数据进行仿真
0 b0 K8 B5 }% ]) u, N1 x fanew = postmnmx(anewn,mint,maxt)
M5 V. h F+ i9 L5 E, U0 e%把仿真得到的数据还原原始的数量级
" U) A$ Z; J. V: n/ c2 F9 b
5 e# g+ L9 R; C0 g% j+ j6 o0 k& S, ~9 v
欢迎交流!# g" z6 T6 G2 ~5 x
$ z- w: E! I; t5 x$ R+ f |
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