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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?0 }" L; N% i. W1 m9 Z O
我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:
/ C. v8 Z& H' o9 Y" P+ _& vclc,clear
( U- F( r3 V" B: tsqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ...
! K( Q4 p7 u# z, n 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];9 i: N. i+ Z& l# T/ W3 M/ F2 F
%人数 单位:万人* M. {0 z& Z4 ?! N6 R' n
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...& C6 \$ ~; S: d) k# ?
2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];5 q7 n# b# L; b( w5 Y* n# |
%机动车数 单位:万辆8 D p! K2 }4 ~. q1 s) K: Z
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...
7 h4 R6 o X _; [ 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];: N, L+ ?$ T- ~% C
%公路面积 单位:万平方千米3 v# \$ o# y2 l+ [' w; v7 E: ^4 ]
glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024....# b: W1 V- D2 i- y. C4 J3 h, _
19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];6 ]6 @% b8 l, a
%公路客运量 单位:万人
9 E# }9 m8 U F# Q& b+ uglhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....# y6 q8 N8 v: ]( Q" C$ _/ C0 i
11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];
, K) K$ O: @* ~%公路货运量 单位:万吨
" g# r4 Y& C. [. k6 tp = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵
$ z& \( m& K' U# zt = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵
/ ^; d+ t1 [ [) e; h7 E5 p
6 X/ [) \4 F, E; g k$ w8 B& b%%归一化处理
" R0 ^# a) o0 f& ^& j+ ?( V5 G[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理
b4 z' W1 V. T/ s( Vdx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %
5 y: `! C2 F' G4 v! o/ j" b8 ]7 j: O9 A
%BP网络训练
& s# u7 } o- a' T7 T0 dnet = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
0 P" H) D/ ~$ G h0 ?" q
% T* b+ i8 J$ N%%建立模型,并用梯度下降法训练
6 f9 z/ I- k0 dnet.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次% X" J. Q4 W2 Z" h. O
net.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率
# l4 F/ \1 _! B( Unet.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回1 b$ m% S/ M s% X. }0 X
net.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差! x7 C) H. A7 E! N0 d
net = train(net,pn,tn); %开始训练
# |$ q# b8 M" K: V" {# {1 Z1 q3 z& U& ]" e) q% N! S5 l- R
%%利用原始数据对BP网络仿真
3 X: M# w9 Q6 e) C1 j1 O7 Fan = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真
! T7 q5 y! Z; D% f# na = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级3 C; @: V9 a* E* R: k, y
+ _* C* p0 Q: [% H9 L' E) u%%对比测试7 C4 l% Q" i) T; U
x = 1990:2009;
* E% |' o% Z* B* K$ |! S; O, Znewk = a(1,:);0 x6 y& F8 f5 c
newh = a(2,:);; m$ C( V7 m. B4 U
figure(2);
5 B# n9 w7 |* a0 \8 \. \. t- h4 r6 Tsubplot(2,1,1);
) V w( l% b0 ?+ y. kplot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
% J+ r- o% W l, e9 V5 olegend('预测输出客运量','实际客运量');
4 ^9 f( J4 f) b! [' \: z7 K) oxlabel('年份');
J, v. l$ x/ O( z j% \8 R3 Hylabel('客运量/万人');& m- F- `5 B: y8 ?% F
title('运用数据箱客运量学习和测试对比图');
8 d% M6 |# B* i. U. @3 esubplot(2,1,2);
$ T% [! m' P& h3 Qplot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');
' z. m* E( l% |) xlegend('预测输出货运量','实际货运量');
/ n. e( _' J+ i. p7 Z2 \xlabel('年份');
, D& P! S' A$ L a: A& Hylabel('货运量/万吨');$ f! D* w2 r) z4 R( E G
title('运用数据箱货运量学习和测试对比图');
4 |+ i' i( M" l%利用训练好的网络进行预测
9 J# W7 x9 W( _, k% Q: u: g' H5 npnew = [73.39 75.55" w2 C8 h# K( V4 Y5 S! C
3.9635 4.0975; T( O" ?6 J- s( j
0.9880 1.0268];
, H1 _ y ^+ y; Apnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);. t, r( x6 o! M5 ~; D
%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化7 H: J- k2 H4 ?5 U% L
anewn = sim(net,pnewn);
J7 _ | k1 Z%利用归一化后的数据进行仿真5 E% j2 V0 X1 z+ H$ I
anew = postmnmx(anewn,mint,maxt)
% \& f I: l6 o! y3 r%把仿真得到的数据还原原始的数量级
- f- D7 n4 O9 [9 b! \' T- g, {
F# p5 _" }1 F j$ f3 e( W6 _ ?" h, S9 d0 b \! ^
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\3 e- Q; c$ }" }3 c1 w) j+ ]: i |
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