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昌辉9        

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    发表于 2014-9-3 11:10 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
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    clear
    5 C/ d+ w) G, Y8 l: gday=[8.6187,8.3507,8.3142,8.2898,8.2791,8.2796,8.2784,8.2770,8.2770,8.2774,8.2780,8.1013,7.8087,7.3872,6.85,6.81,6.622,6.61,6.25,6.07];
    3 {* i7 Y6 e" E3 }3 Ndayhistory=day(1:20);%取其中三十天作为历史数据样本
    2 b# j8 m5 k) i( fdayhismod=reshape(dayhistory,5,4);% 将历史数据分为6个样本,每个大小为5,其中reshape是以列排序的2 q5 U  K9 G+ U; S0 v6 D5 W
    dayday=day(1:15);% 取其中的前25天
    # }: |  ~0 k8 E% Z. ^daypost=day(6:20);%取其中的随后25天
    ; Y2 L; T4 D) Lp=reshape(dayday,3,5);% 将前25天数据分为5行5列矩阵作为网络的训练输入样本
    ) ?* P& D0 E( D/ c$ k4 Rt=reshape(daypost,3,5); %将随后的25天分为5行5列矩阵作为网络的目标输出向量3 z8 N2 X+ o' T1 ^; ?3 S0 F; L! w
    daylast=day(16:20);5 N9 y$ m4 n; K7 N1 }: B
    h3=reshape(daylast,5,1);% 将倒数第二个样本作为网络测试时的输入样本
    9 }" }6 |( v, r. ^r=6:20;
    7 A! h7 H/ L5 d% {' P# [, S0 g& D4 Wrr=reshape(r,5,3);
    1 A/ x6 r! Z8 a$ D1 k%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%& Z8 ]5 e; B& G, X4 ?4 ?
    net=newff(minmax(p),[5,3],{'purelin' 'purelin'},'trainlm');
    & [; {; U, M1 T2 r. T/ ^0 wy1=sim(net,p);5 D  V; O( n+ ]% {9 K
    % 新建网络,其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量3 V4 W7 f* f2 t) o- ?! k5 E1 G
    % 两层的传递函数均为purelin
    6 e+ {& f, O) g5 |% 训练函数为trainlm
    % I' z& Q& A. A' F' U( J' ?% 所训练的网络大小为[5,5]
    0 K) n. A( p6 u+ L- ~. Q' t& b% 仿真训练前的网络
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    " b! S) |* F; M6 }) w! g3 F%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%7 `4 p/ s, |. w1 O& h! X
    % network parameters:5 a. P% s! c( U) I
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    . F8 `8 u/ `0 [9 n8 Y%   goal--errors goal of the network1 P" K4 A& R9 [4 A$ \
    %   lr--learning rate
    : C+ o* x5 |: t* L" }( i+ J%   shows--epochs between the displays% ?7 T9 E8 k: n3 m8 P
    %   time--Maximum time to train in seconds
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    ylabel('仿真输出结果');
    6 k2 ^+ t' m" v9 p' e/ Q# O) M2 vlegend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');* f) ^2 ]+ s5 v. K/ |. R! g  f& _
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
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    y=1:5;( }! ^% j$ q9 c7 U
    y21=sim(net,p);
    ' S$ f4 a' H0 R; [8 l: xy2=reshape(y21,1,15);
    8 i3 I! R5 }. J  U7 n! lclf& g, F! v- s0 R" J
    plot(r,y2,'b-^')
    6 K' j# ?0 h- c( m/ ]  Y& R, {hold on
    9 r) l8 m" B1 F2 p) eplot(1:20,day,'r-*')( i$ K: ]6 }9 _+ M
    %%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
    2 i6 `" Q/ z4 p+ Y2 Fy3=sim(net,h3);
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    ; L: ~, O" o2 r5 H7 y' ghold on
    ' j/ H' v# I, o6 Q% ]5 G1 Ztitle('神经网络训练结果');
    7 G, m+ Z( f$ i1 xxlabel('时间(天)');. f- E) `  ?& Q+ Q1 G6 |
    ylabel('仿真输出结果');; J) _, }* b. Y' S& r) j" T
    legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');( N4 L( w. A6 \. x
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
    / _$ y+ e1 D$ y: r8 R. Q1 G3 V4 fx=1:5;" s  Y; E  E" q! H8 W& \
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    plot3(x,y,E(x,y))- l! K* f) I) A% g" m( g3 h5 U9 F

    ' w: }1 @( B, I/ }0 M* b

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    madio 查看完整内容

    是维数不一致造成的,我只能把代码调试的能运行,但是可能结果不一定对,你需要对前面的输入数据和网络结构做一些深入的了解
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    是维数不一致造成的,我只能把代码调试的能运行,但是可能结果不一定对,你需要对前面的输入数据和网络结构做一些深入的了解
    1. clear
      ' L) @$ ~% h9 I. W- E
    2. day=[8.6187,8.3507,8.3142,8.2898,8.2791,8.2796,8.2784,8.2770,8.2770,8.2774,8.2780,8.1013,7.8087,7.3872,6.85,6.81,6.622,6.61,6.25,6.07];& I/ i3 f! F. T1 z+ q' I\" S+ ?
    3. dayhistory=day(1:20);%取其中三十天作为历史数据样本
      $ b1 _- ?- L3 |2 J5 o
    4. dayhismod=reshape(dayhistory,5,4);% 将历史数据分为6个样本,每个大小为5,其中reshape是以列排序的4 T6 c& b0 z0 |$ I
    5. dayday=day(1:15);% 取其中的前25天
      8 H) Y\" I$ p- }# A\" @0 [/ S
    6. daypost=day(6:20);%取其中的随后25天
      3 l6 d' d* q8 F- E
    7. p=reshape(dayday,3,5);% 将前25天数据分为5行5列矩阵作为网络的训练输入样本
      5 X9 r9 Z* O& a; W! ?  x
    8. t=reshape(daypost,3,5); %将随后的25天分为5行5列矩阵作为网络的目标输出向量9 j3 j  j: {\" f1 y' H: ~) |
    9. daylast=day(16:20);
      0 p7 a1 t) |\" H  @1 L4 i1 I
    10. h3=reshape(daylast,5,1);% 将倒数第二个样本作为网络测试时的输入样本7 B, }* Q! S7 p9 |  f/ b1 [4 s
    11. r=6:20;
      3 M. Q# V\" N! t
    12. rr=reshape(r,5,3);
      $ J; b, T  ^) S* T' J' \9 T! J
    13. %%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
      % I; B- x& E% U+ ^
    14. net=newff(minmax(p),[5,3],{'purelin' 'purelin'},'trainlm');: p2 D9 S. n8 z- w  R5 |% i  \
    15. y1=sim(net,p);
      9 x/ p7 O% _* Y. N' p; }
    16. % 新建网络,其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
      5 B1 m  [+ p3 p4 F7 t( Z; R
    17. % 两层的传递函数均为purelin7 H& R/ N$ Z& ^# }$ W: P3 S2 o* U- ?
    18. % 训练函数为trainlm- p: t# |6 `' K2 F\" g& p, ?
    19. % 所训练的网络大小为[5,5]
      7 o0 c7 F7 z6 i9 }, o\" n
    20. % 仿真训练前的网络
      6 H; y% y8 r: t( D& V% p* ~$ \

    21. \" ^: E( i( Y9 m
    22. %%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%* X8 O2 C: I# X4 X, g
    23. % network parameters:' ^  f% W6 g! W* ?# E% q: d
    24. %   epochs--epochs of the train; z4 z+ P' p4 l; v' F3 Z/ f* D
    25. %   goal--errors goal of the network! P2 `7 V0 e8 ^0 G+ d, ^
    26. %   lr--learning rate
      \" a, v9 s  D5 P( Q& P6 K( y' b
    27. %   shows--epochs between the displays  Q: i& R* V1 K% E2 h
    28. %   time--Maximum time to train in seconds- D, Z4 B4 x' J- Q# |' B4 R; q
    29. net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数/ j' ]; B* h0 A( r! }) {1 v
    30. nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
      - d% V9 l) ], K1 F, z
    31. % returns of the train:, a# L7 W) _# q1 F( M+ O. c4 E+ }
    32. %   net--New network. ?9 M, l7 H2 {+ A/ S  u1 b
    33. %    tr--Training record (epoch and perf).4 F2 x& W! J* |3 u0 @) y
    34. %     Y--Network outputs.
      : E# \% E; g3 z5 D2 W$ I
    35. %     E--Network errors.2 O; A: p6 a6 Q8 r\" |, h7 S\" M% u; q; c
    36. [net,tr,Y,E]=train(net,p,t); / r\" n3 s- W& _: J4 K
    37. %%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
      * W9 c7 S6 `5 B4 j2 d$ U2 [
    38. % input the testing points here %
      ( a3 }7 e. V4 }0 A' F2 ]
    39. title('神经网络训练结果');
      / [* q6 w1 E: P\" U( s+ a) J
    40. xlabel('时间(天)');
      1 z6 s6 N$ N* B\" f( s8 r
    41. ylabel('仿真输出结果');
      . p# e* h1 M9 x$ l
    42. legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
      2 g$ w\" _% @* `/ W, W( v
    43. %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%. f0 t) }1 \) }: ?2 B
    44. x=1:5;7 F- X\" n0 y) K; c
    45. y=1:5;
      1 F% o' r1 t& N* K: j( X- x' U5 w
    46. y21=sim(net,p);- J. Y' }' Q  _! o! [; m; Y2 \
    47. y2=reshape(y21,1,15);
      % `% w1 W6 F4 o) \9 s
    48. clf
      ( m  }. U! m, n9 m+ m
    49. plot(r,y2,'b-^')% X3 o3 T# o& d9 W
    50. hold on
      ! H6 J3 q! o2 X, c8 g
    51. plot(1:20,day,'r-*')
        l+ J- R! e* }4 z
    52. %%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
      5 Q2 z( a2 @6 B
    53. y3=sim(net,h3);0 ~. u+ X2 l. D$ N# q\" C0 @
    54. plot(21:21,y3,'-*')% }( T9 v8 g5 S+ }4 Q  }. K
    55. hold on
      * L$ S0 c$ n) r0 L0 R1 M
    56. title('神经网络训练结果');/ A/ ^% F4 \  g5 n\" J
    57. xlabel('时间(天)');
      6 ~$ |) w  B\" |' s
    58. ylabel('仿真输出结果');
      ) i8 l& L$ n! h/ [
    59. legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
      ' |8 h/ i8 g* v* i
    60. %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%# q4 a7 g! `7 M/ o) M. _
    61. x=1:5;
      ; f\" Y4 y2 b% V4 h- r; |) P
    62. y=1:5;+ m# d  e\" V2 U! |0 B* }
    63. plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
    复制代码
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    • 昌辉9 昌辉9 :clear
      day=[8.6187,8.3507,8.3142,8.2898,8.2791,8.2796,8.2784,8.2770,8.2770,8.2774,8.2780,8.1013,7.8087,7.3872,6.85,6.81,6.622,6.61,6.25,6.07];
      dayhistory=day(1:16);%取其中三十天作为历史数据样本
      dayhismod=reshape(dayhistory,4,4);% 将历史数据分为6个样本,每个大小为5,其中reshape是以列排序的
      dayday=day(1:12);% 取其中的前25天
      daypost=day(5:16);%取其中的随后25天
      p=reshape(dayday,3,4);% 将前25天数据分为5行5列矩阵作为网络的训练输入样本
      t=reshape(daypost,3,4); %将随后的25天分为5行5列矩阵作为网络的目标输出向量
      daylast=day(13:16);
      h3=reshape(daylast,4,1);% 将倒数第二个样本作为网络测试时的输入样本
      r=5:16;
      rr=reshape(r,4,3);
      %%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
      net=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');
      y1=sim(net,p);
      % 新建网络,其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
      % 两层的传递函数均为purelin
      % 训练函数为trainlm
      % 所训练的网络大小为[5,5]
      % 仿真训练前的网络

      %%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
      % network parameters:
      %   epochs--epochs of the train
      %   goal--errors goal of the network
      %   lr--learning rate
      %   shows--epochs between the displays
      %   time--Maximum time to train in seconds
      net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
      nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
      % returns of the train:
      %   net--New network
      %    tr--Training record (epoch and perf).
      %     Y--Network outputs.
      %     E--Network errors.
      [net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
      %%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
      % input the testing points here %
      title(\'神经网络训练结果\');
      xlabel(\'时间(天)\');
      ylabel(\'仿真输出结果\');
      legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
      %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
      x=1:4;
      y=1:4;
      y21=sim(net,p);
      y2=reshape(y21,1,12);
      clf
      plot(r,y2,\'b-^\')
      hold on
      plot(1:20,day,\'r-*\')
      %%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
      y3=sim(net,h3);
      plot(17:2:20,y3,\'-*\')
      hold on
      title(\'神经网络训练结果\');
      xlabel(\'时间(天)\');
      ylabel(\'仿真输出结果\');
      legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
      %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
      x=1:4;
      y=1:4;
      plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
      如果是这样,应该怎样改呢,再麻烦你一下,谢谢
      2014-09-03 15:40 回复
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