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发表于 2014-9-3 11:10
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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- clear, w8 d- g: _ _! u3 I8 \
- 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];
& y9 D( z$ w: s% {* M$ E - dayhistory=day(1:20);%取其中三十天作为历史数据样本2 D; w& y% O; |
- 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( I& L$ k3 r: J# `$ M2 y
- dayday=day(1:15);% 取其中的前25天
) N4 ]) q& h$ x, x* z# Y - daypost=day(6:20);%取其中的随后25天
: f$ l. M9 E' ~( }: B8 t/ n - 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 } F4 U% v2 R) f% f7 _
- 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4 f; Z! |% t/ P1 M6 s
- daylast=day(16:20);
7 e( y& N4 ~7 S - 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\" s6 c! e3 e W
- r=6:20;8 S+ l3 }! u/ A3 h8 }\" z8 _; y
- rr=reshape(r,5,3);
$ r0 L: w! P' a, s; g1 r7 { - %%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%6 N# ~! f3 ]4 E7 c1 V& x
- net=newff(minmax(p),[5,3],{'purelin' 'purelin'},'trainlm');4 N: |4 {7 u* j0 y
- y1=sim(net,p);
/ m4 {( c5 h3 J. a: r1 ` Q - % 新建网络,其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
. ]! E* S+ J9 n1 N2 [3 M7 x - % 两层的传递函数均为purelin! Y. R `% B% q b' }3 u0 b
- % 训练函数为trainlm
; u1 Q; `1 @8 x* n3 U - % 所训练的网络大小为[5,5]# m: ~4 S5 \3 K2 `6 Q
- % 仿真训练前的网络
$ k' B# F- r1 P, g5 B - 7 U' |8 U( A$ Q- a1 j2 B0 |, p
- %%%%%%%%%%% 进行网络训练 %%%%%%%%%%%%%%
7 d* b$ W% C9 G0 Q* S7 E0 p - % network parameters: I) N% c7 G2 q0 m4 _
- % epochs--epochs of the train! l2 b Z! f0 w& g# v' g+ u
- % goal--errors goal of the network
% y6 s7 n) Z9 Z8 s - % lr--learning rate, L- ?\" c7 _\" R/ \: O& }
- % shows--epochs between the displays+ ?( b( u, D4 {
- % time--Maximum time to train in seconds' m' b* {3 H- X, `5 [5 q& v
- net.trainParam.epochs=200000; % 训练次数( w# J( t9 i1 O0 V/ ]8 z! b\" e
- nettrainParam.goal=0.0001; % 误差期望值
( X& e% y3 X4 [/ p4 \: g- T - % returns of the train:
- n. v9 [' j5 E9 ^8 o& p/ S8 r - % net--New network
( F5 B; B5 E4 \- {: p9 K$ g\" u - % tr--Training record (epoch and perf).
8 h0 M3 U. c- ]# s4 h. t+ W# C3 u - % Y--Network outputs.
, i1 S1 g4 @; x4 K& {\" c - % E--Network errors.: a; Z% b/ v& K
- [net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
' R& Y* X$ p. @3 S9 x' ]0 t. m - %%%%%%%%%%% 网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%/ I+ s# \4 `# O1 e+ j4 v4 M* m
- % input the testing points here %
\" ^$ h3 A* J% }+ A; F7 ~* Y+ b - title('神经网络训练结果');
! W- w$ Y, A0 J4 \2 K. Q, F& x - xlabel('时间(天)');
7 P4 Q7 E+ [7 D# d* b - ylabel('仿真输出结果');
) p6 r# f- p2 b7 T! h - legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值'); s$ X& d\" J) }9 J3 s5 R( p1 |
- %%%%%%%%%%%%%%%%%% 绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
7 A- |1 ]1 y+ u$ x - x=1:5;- f7 d E% A! B8 d
- y=1:5;3 T, l' G# A- j+ F
- y21=sim(net,p);
8 ]; c1 R0 P9 Q\" G8 j5 `. G3 | - y2=reshape(y21,1,15);9 I1 Q3 B# X& ?- ^2 m\" @
- clf
e; |+ j8 @. U+ P2 N6 a5 l- z - plot(r,y2,'b-^')+ d& J1 [5 X. F) H1 [2 w2 B# q
- hold on, w2 S% S8 j& {9 m* a% T
- plot(1:20,day,'r-*')( a7 b. X# B# b$ ?' m
- %%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
- W T, p3 ?8 }& g! M4 R - y3=sim(net,h3);
; e ^0 ^) C6 ?4 I. e, R5 A7 z - plot(21:21,y3,'-*')
U O4 F: [. D9 ?\" t) T - hold on
- `7 B. C5 ~, c$ c2 ]0 G5 m - title('神经网络训练结果');8 R2 W. {7 x4 h. b& {9 q7 I
- xlabel('时间(天)');
; P& Z4 B6 k, M- s! M - ylabel('仿真输出结果');
k# k$ n# s/ N6 j, Y - legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
+ M, ?, W5 h5 i5 f- G - %%%%%%%%%%%%%%%%%% 绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
0 T5 S( D1 G4 M: n6 s- |6 X - x=1:5;
' F$ K\" k\" O5 ^ - y=1:5;& f, M1 u0 l7 L
- plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
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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
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