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发表于 2010-9-12 17:09 |只看该作者 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
P=[0.1093,0.1110,0.1127,0.1141,0.1154,0.1164,0.1171,0.1175,0.1178,0.1179,0.1179,0.1179,0.1179,0.1180,0.1182];
4 q* k* P! G0 V8 ]+ m7 DT=[0.1110,0.1127,0.1141,0.1154,0.1164,0.1171,0.1175,0.1178,0.1179,0.1179,0.1179,0.1179,0.1180,0.1182,0.1185];0 O4 V3 s7 P9 i; b9 K; X$ X
%  创建一个新的前向神经网络 ; Z0 N7 Y  m* U8 K8 [
net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm'): O% `3 w$ F. R, k# d
%  当前输入层权值和阈值5 G( F. c; v- X  h: ~* b- S
inputWeights=net_1.IW{1,1}
( ~; \" f( ]+ G7 Ginputbias=net_1.b{1}) P3 j- H* Z- g0 T7 g2 I
%  当前网络层权值和阈值7 [/ u  {$ z  k0 ~) Z% J+ d; Q. L
layerWeights=net_1.LW{2,1}
; x* d! a- ~6 e9 g, Klayerbias=net_1.b{2}
8 ]0 n" U& R, B%  设置训练参数
  B* W  N, |& @% d; S  Nnet_1.trainParam.show = 50;0 l! J# V, X+ |% _) F2 ?9 u
net_1.trainParam.lr = 0.05;
! G4 R5 Z9 x' c6 W) bnet_1.trainParam.mc = 0.9;
) \; T8 S' x- Y4 R- Cnet_1.trainParam.epochs = 10000;9 _3 `% N5 Q2 ^1 B5 `+ G) k% D
net_1.trainParam.goal = 1e-3;
; K: H! [/ z  ~: v%  调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络+ p: B4 h! z/ J
[net_1,tr]=train(net_1,P,T);8 X( `  p# B3 R5 h
%  对 BP 网络进行仿真
: M5 Z- }1 S. t- s7 ?7 d! ]A = sim(net_1,P);2 D0 B: c; s* [: x
%  计算仿真误差
/ x; Q  T( C# kE = T - A;
+ I, t# U% q3 z: I& pMSE=mse(E)
2 c7 a' L' p" `; G0 h5 q% u0 Gx=[0.1110,0.1127,0.1141,0.1154,0.1164,0.1171,0.1175,0.1178,0.1179,0.1179,0.1179,0.1179,0.1180,0.1182,0.1185]';%测试: G% R1 g; X0 ?1 m3 p
sim(net_1,x)
0 {5 X) `5 z6 K9 i6 {这段程序是根据14年的数据,来预测下一年的,怎么算不出来啊 。
1 R+ h$ x& Z9 f9 n1 ~
zan
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新手学建模,没你寸步难行
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hyxie616        

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楼主,你写得实在是太好了。我惟一能做的,就只有把这个帖子顶上去这件事了
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pankg        

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我基本上是采用看英语文章的办法,先泛读,再精读,再一句一句看,最后再提纲挈领,总算是明白一点了,当然,也可能还是领悟错了。最后要说的一句话是:楼主,你很牛叉,希望你不是真的有病。   
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