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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?. E! R+ |2 T8 T9 E% D# `9 S
我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:8 K- m( X- V, G3 v$ j. B5 P
clc,clear
* d0 t# R F# @9 l7 Z1 xsqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ...
$ t N8 N) l: N: {. _" k 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];: y4 r% V/ \* L6 v
%人数 单位:万人$ X2 f* O& `, _% P
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...7 `; ?5 K. _0 o0 |+ J% w# [" W! ~
2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];
& V/ v- d" u5 R* X%机动车数 单位:万辆
- M/ Y0 t1 t6 K! t5 G! Qsqglmj = [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& ~0 q0 Z% f R
0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];
# ]7 A9 r7 t& X* B%公路面积 单位:万平方千米
- `2 G P4 m+ G2 yglkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024....
7 Y' j) n# b( v, E. o. N2 f 19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];
* V- q& m8 ]/ s8 f2 X9 C% A%公路客运量 单位:万人
; H. _$ o$ Z4 Uglhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....
* m! R K, T% s3 Q 11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];2 V- X) P7 A% a0 c# I: P* H
%公路货运量 单位:万吨, E0 k' T1 ]* K1 ~, p. E$ z
p = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵: t: `. \& G) F, P0 Q W! [( i/ l
t = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵8 J) O2 }. j6 N/ ~0 a, j
: X0 e0 j! L! Z d$ N) q%%归一化处理
7 b3 z. _! `% t6 a7 Y/ p5 v[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理
! G) D+ G) |3 U; vdx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %, A Y/ `% s. r3 k! o; \
1 I( n* o! n1 h9 s R4 {
%BP网络训练5 C9 K' W/ T, G2 J$ ^) A
net = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
3 J7 F/ r7 v+ w+ }
7 t& F! b6 E0 {4 H" O7 i%%建立模型,并用梯度下降法训练
0 h5 p. p2 ?. Q- p# Nnet.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次
6 p7 n1 r) G4 C, mnet.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率- | r% p, z b( l
net.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回
' q7 g! n4 G+ ]2 W0 O/ u3 ]3 vnet.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差, v& k. }8 {; }+ l5 c: N+ R: {
net = train(net,pn,tn); %开始训练
3 B" b' l, D6 M3 ]7 I
! [ G1 C1 L0 p( K%%利用原始数据对BP网络仿真4 S5 M2 F0 G& H6 E4 E
an = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真
. x# `3 O: S" [& V0 ?, u; pa = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级' ^. Z2 N) k, ]
0 a7 q4 e1 e [. b* _" I" z%%对比测试4 K% f& v0 j" o5 T( O
x = 1990:2009;( U K% t+ h. R( f: ~! D7 Y
newk = a(1,:);. i. W) s r, D! b
newh = a(2,:);9 a. N/ L) U% {4 D; x
figure(2);, I/ z+ r2 S! ^# i1 E) R
subplot(2,1,1);
, t& k/ P" ^8 R! K! Pplot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
! G1 n$ e# u6 j9 @" d5 y- d+ Dlegend('预测输出客运量','实际客运量');
9 V& w$ [; t9 E, nxlabel('年份');+ Y- P" Z7 p" a
ylabel('客运量/万人');* M8 Y3 {! c% w
title('运用数据箱客运量学习和测试对比图');
* a2 R# C* Q6 X( bsubplot(2,1,2);, P' H' }2 A! {9 U
plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');# R4 ?- Q, I H; A2 i+ {9 E
legend('预测输出货运量','实际货运量');: ]6 {5 I! N/ c* t7 |5 g) j1 V
xlabel('年份');
7 d# n+ Q ^# d/ t- vylabel('货运量/万吨');
. e$ ~5 Y4 S$ M! btitle('运用数据箱货运量学习和测试对比图');
' B. b% C8 M+ h6 n, C4 S4 m%利用训练好的网络进行预测& b+ `2 c7 C+ l3 @' f+ i7 Z
pnew = [73.39 75.55; m% U9 r6 `' `) T, A9 B
3.9635 4.09751 C+ v- R7 }& Y7 N8 g
0.9880 1.0268];' E/ I1 J1 a& \0 m; g$ c( S
pnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);
/ F: s7 F1 L, D/ M0 F. |0 f%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化
. l& |4 f4 q+ j9 hanewn = sim(net,pnewn);
' V' B+ ]8 |* ^# }%利用归一化后的数据进行仿真( |, u* N( M# @) j7 [
anew = postmnmx(anewn,mint,maxt)
& e! k$ o# A9 E3 E8 O%把仿真得到的数据还原原始的数量级
1 C# c0 r+ E' h% r6 j/ e6 z
" I! A% L! X. v: w
" J( d5 y+ E Q3 U欢迎交流!* v% @6 E* J5 _/ Q6 `7 ^
$ s4 W0 X, B1 n- j4 Y9 W |
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