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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?
" z4 ^: B/ \) a$ J$ Y6 l2 ]我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:
% ^7 V& x/ H8 ~( Eclc,clear
; u, j9 O; m- R- \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 ...& S2 J1 a$ m8 P* n! N3 p
41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];6 T( e- E, E/ a! t
%人数 单位:万人
( J% j7 h" X( W! X0 T; a3 _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...+ K. n3 N2 a Y, F
2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];' O5 d$ i2 d# ]5 W' j" t5 d
%机动车数 单位:万辆; ^8 P9 V, v4 k9 l' ~, G. d
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...
9 P: B& C% I; L% A 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];0 K! H' c' g) l; Y/ H
%公路面积 单位:万平方千米' f. x' ]8 E; D& s, J/ a
glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024....; j& u& h% l! s
19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];0 {- x# d. K9 Q5 |. ~3 ?% w
%公路客运量 单位:万人( P! F: p5 I6 |& P
glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....& ~$ Y4 [( m% q- {
11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];
$ G* V3 X, R& ? y! c& G%公路货运量 单位:万吨
: Q) g; W" b+ y) U( Z1 q& J# Ep = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵) ~4 B2 x0 N( |: A& ~" S
t = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵
* O- s" S" u2 j2 c5 w. @1 L# B' A3 a/ Z3 e$ o
%%归一化处理
' R7 l8 D% S) b! N[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理
7 U& ~- H; T: Z( _dx = [-1,1;-1 1;-1,1]; % r& P, L! q2 [' Y, H
4 k% b9 L) E5 O& S
%BP网络训练* v. z0 w% {$ I, G
net = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');1 g# Z5 _* C0 p/ |8 U
) q5 X: P" {2 m3 b, y%%建立模型,并用梯度下降法训练
+ ?( M4 I+ g2 e) h- A; N& Rnet.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次
& b. r8 y" r+ h% ^2 f- D4 w4 ?8 Xnet.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率
6 o1 Y" E6 G* C5 n8 Z6 onet.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回
/ p+ W( q% D" f# dnet.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差
1 Y5 X( v8 H$ |. F' E- X2 |0 i5 ~net = train(net,pn,tn); %开始训练
4 H- F2 Z0 U' l. V1 ~" Y( R" O- ^- Y0 {7 x% t
%%利用原始数据对BP网络仿真
* T2 d7 c7 @" t7 W `! Oan = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真( y: G5 w* U* F" @9 N
a = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级
- x, F0 @) y/ T3 K ~- v, Q1 X+ n( \/ N0 u
%%对比测试
( S& F% C- ^% b5 |& ?0 ?3 ox = 1990:2009;$ d- c$ F' ~4 h* s7 x$ o
newk = a(1,:);0 `1 y( o# ]2 P9 P& o
newh = a(2,:); t- F# b9 K, O, E: f( ]
figure(2);5 f; B3 `/ S9 R l2 G4 Y5 V+ f
subplot(2,1,1);" }$ p! I) I( u, B9 j# e3 i
plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');6 { j- h* |9 w+ d4 r, e' B
legend('预测输出客运量','实际客运量');
9 j$ b1 q3 D$ m5 Q) l8 N: }xlabel('年份');6 w- a& Y+ v4 R1 t3 Y
ylabel('客运量/万人');' [1 a# ~& x5 j
title('运用数据箱客运量学习和测试对比图');
& r( b/ e9 F- zsubplot(2,1,2);
( C' D1 C+ p) @. m- R V# v& Rplot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');1 ^1 j. X' g* }3 d9 b
legend('预测输出货运量','实际货运量');4 G& c1 T8 V0 m4 {, \ _3 Q b, }
xlabel('年份');
$ o, B7 k/ g; _' K% G. ?! iylabel('货运量/万吨');9 K: I+ d' D' j$ X2 ^( `- Q
title('运用数据箱货运量学习和测试对比图');5 a @" a% w& \: I+ Z5 r% @
%利用训练好的网络进行预测
* B! z) b- S0 W7 j% W" X% `: ]pnew = [73.39 75.55" B# [: h* A4 l5 W
3.9635 4.09756 x/ v& O3 q+ R2 [8 Y
0.9880 1.0268];# S4 }7 j2 x8 m! V- ^
pnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);
1 }" A3 [; X v2 G$ J%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化- r/ X4 o( c$ x2 c" T( h
anewn = sim(net,pnewn);- w, y: V8 C. }8 [! ]6 n
%利用归一化后的数据进行仿真5 [8 w1 M( T+ A! w- Y
anew = postmnmx(anewn,mint,maxt)
1 B1 v; ^$ V P& B5 f%把仿真得到的数据还原原始的数量级
& \3 k, i9 H$ ~% t5 X# G5 @) t; z
" f |9 v6 h) [$ p. w/ p7 g: z! N7 y7 H8 [* Y9 L
欢迎交流!" Q5 L; G4 Z& |8 f j# | R- {/ ?
+ \0 E' Y/ Q& X6 b0 W+ y, g/ ~
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