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20体力
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];
. U/ a( `1 R: y3 Gdayhistory=day(1:16);%取其中三十天作为历史数据样本3 p/ m: f3 K+ q' ^" }- J4 I1 l. }
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9 B7 ^+ R4 Q& M- Y7 W/ `
dayday=day(1:12);% 取其中的前25天
6 H1 I# }2 @2 Mdaypost=day(5:16);%取其中的随后25天
* m# C( u3 \* P$ h8 gp=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
, `' F& f4 P$ |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
( _$ ^5 ^# @+ @daylast=day(13:16);# V% v {% }; x F8 ^* O
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
) o# J1 ?9 ^ j, ^ Nr=5:16;' t' Q) J: G. A' h* O4 u% _/ p8 c6 w
rr=reshape(r,4,3);6 q' u8 l8 P, U5 b$ ?/ ?, ]
%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%) E3 ~ ?" l. c z
net=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');
2 j9 m1 r* y% q4 _y1=sim(net,p);
$ t( @6 A2 i* |4 z% 新建网络,其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
2 y) C3 |/ ~0 \% 两层的传递函数均为purelin
7 w* Z9 F7 B7 O |) W" V7 P% 训练函数为trainlm
* A6 ~2 K7 g1 y! T% 所训练的网络大小为[5,5]- w7 Z. _3 S. P! d! G
% 仿真训练前的网络
8 E+ b7 U8 R' Q0 M! V1 G* r( k [) b7 e4 s% V# H0 x
%%%%%%%%%%% 进行网络训练 %%%%%%%%%%%%%%* [$ Q S- B) d, u, X. V2 n
% network parameters:3 P' j$ u: @, u4 b4 y5 r6 ?' ^
% epochs--epochs of the train, ]3 g: i$ t& ^7 [, |9 z R
% goal--errors goal of the network7 _0 H6 h8 D. n: u0 e! H2 q
% lr--learning rate/ Q4 o* S& R) H* `8 X- w0 C, i
% shows--epochs between the displays3 G& p- s3 q6 i! c" F6 J
% time--Maximum time to train in seconds
: P& ^4 X3 k' K% b+ W8 D) q! ^, mnet.trainParam.epochs=200000; % 训练次数
. [7 Z6 S( R9 r6 R" GnettrainParam.goal=0.0001; % 误差期望值+ Z( o) k* F/ y; J. t9 Z
% returns of the train:
]! V7 `1 `9 S7 W7 A$ m% net--New network; g9 n! o7 o2 x8 T
% tr--Training record (epoch and perf).% z9 N& B& y, n* C/ O$ n
% Y--Network outputs.9 Y" l1 Y% }/ g5 ?: v; r
% E--Network errors.
5 _( m0 f9 S7 n; h) N[net,tr,Y,E]=train(net,p,t); * N4 |) }: D! k( ^
%%%%%%%%%%% 网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
+ ~) s. @( _. c3 W! h% input the testing points here %6 v5 h8 e; C, l- C: E l M
title(\'神经网络训练结果\');3 g! g, u* b; S/ M+ J
xlabel(\'时间(天)\');
5 e, `: K! I- v" _- j! t" lylabel(\'仿真输出结果\');- S1 ~6 \8 M& Y" ]5 ]
legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');# c4 ^! O+ ~6 U: _9 u3 ?9 o/ v; j3 P
%%%%%%%%%%%%%%%%%% 绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%- {* M0 f' z2 N# _
x=1:4;
" c9 F9 A+ L) Z* O; N) f, @9 Vy=1:4;
4 T, ?+ F' e* ~' x+ Ay21=sim(net,p);
+ i: B$ U" A0 oy2=reshape(y21,1,12);
& ~- a- c: B' {, L; Dclf
! _: U3 c6 y6 ^, K8 Xplot(r,y2,\'b-^\')2 e! d1 m3 {% `( H5 a
hold on3 P" R* j* b* b7 {
plot(1:20,day,\'r-*\')! s7 \# F0 i$ y! Y; q6 {
%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%9 o7 E9 o, _. {. h" M
y3=sim(net,h3);
1 s" k' Z) n6 a- H& L! Z$ K) Eplot(17:2:20,y3,\'-*\')
3 }" i* `' l; t/ m+ G/ Jhold on
: N' @7 M0 j/ u2 Ptitle(\'神经网络训练结果\');
$ \. w% R% Q4 M" z( sxlabel(\'时间(天)\');
- I( M1 ]) q: Z+ L" [ylabel(\'仿真输出结果\');( ]/ s) M5 T5 |6 G+ X. I+ m, ]$ s! A
legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');& W* Q+ T0 \& ?6 }: {& ~
%%%%%%%%%%%%%%%%%% 绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%& ?: [& X! O" E% V
x=1:4; p( \. e4 `3 _; r) M4 Y$ f# w3 J. {8 p
y=1:4;% X" T9 p6 I8 Z* F9 d; H
plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))4 k: n- |; Y* w& @% ~8 G
运用简单的神经网络,怎样处理已经有的数据,一般输出的怎样的结果,有什么用,谢谢7 i2 ~2 B9 i. ?9 [8 y) D
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zan
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