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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
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    clear# C  `' _2 L3 r" j+ _! Y, g
    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];! T8 d; n1 r+ Q1 \( X
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    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( V3 W! ~$ q/ v& F& r
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    & Z$ O1 p  @# I9 k& a( kdaylast=day(16:20);
    3 c, X% e7 X' l; ch3=reshape(daylast,5,1);% 将倒数第二个样本作为网络测试时的输入样本) r; h  Q) k; N% T
    r=6:20;8 G7 _4 u' _: s, k( k% d; x( H( c
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    % 新建网络,其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
      Z2 _1 l/ k3 @* V5 p; l% 两层的传递函数均为purelin
    6 I* O8 r6 a( I; S7 ?% 训练函数为trainlm
    * @9 w: I* I" ]! \( J% 所训练的网络大小为[5,5]
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    ylabel('仿真输出结果');9 I- d+ ^. z' G1 w9 Q
    legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
    3 F) I2 j- y3 i& x( d%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
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    y21=sim(net,p);
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    plot(r,y2,'b-^')
    5 m5 E2 ^- I1 Y& l( ihold on
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    ' i5 f% l& ]+ `; B9 M. f& n& W%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%$ V: I4 p9 D" y, V7 k
    y3=sim(net,h3);
    ( D( J; z7 @8 T, t0 w0 D9 w3 B6 Qplot(21:25,y3,'-*')
    3 g( ]# V  e4 s+ _- E! ohold on2 O4 |4 q- N7 |, s4 k
    title('神经网络训练结果');& @2 {, D/ J* N) K
    xlabel('时间(天)');
    # A4 D" @3 t* U* `! nylabel('仿真输出结果');
    5 r$ _# L# X+ }- {- L" Ylegend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');. T4 q  f, P4 l& j) @. J% ^. D( g
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%/ m) T+ K2 @( z# K* z
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    ; T+ I5 i9 w% f0 O4 K% @: K: ry=1:5;3 `% p. }( n- B7 g  O
    plot3(x,y,E(x,y))' f* c% y; z( L' Y

    * ^0 x+ o6 s, x& @9 Z5 l

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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
    zan
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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. clear8 ]( V( m\" p9 B' A  o
    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];
      ; b' g: W0 i# I. y5 v
    3. dayhistory=day(1:20);%取其中三十天作为历史数据样本. U- ^% ^6 s, r; H0 `- K
    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 N& m, Y8 ]\" d. N9 g
    5. dayday=day(1:15);% 取其中的前25天
      \" w: s/ y) K. X! ^' T8 e. k
    6. daypost=day(6:20);%取其中的随后25天
      0 W. l/ [4 _# M9 R
    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' m2 P' e; G\" T/ [
    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5 p7 \8 o+ |- _0 R! ^
    9. daylast=day(16:20);# \1 w# O# J( M
    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
      % y+ j. `6 J, t. a% s; ^
    11. r=6:20;6 `3 P  `/ K; _  @0 Q. J( D
    12. rr=reshape(r,5,3);& g( W$ F% |1 W5 N- e2 l! k4 a- K
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    14. net=newff(minmax(p),[5,3],{'purelin' 'purelin'},'trainlm');' Z0 w# ?3 L* j
    15. y1=sim(net,p);
      6 c- u* b* C0 u  z+ v( O$ _6 }5 R
    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9 U& ]* M' m) O- ?1 Z5 C
    17. % 两层的传递函数均为purelin3 ~3 e& m; F! w0 d. ]& S
    18. % 训练函数为trainlm
      ! a6 Y. u% a) ?# c) y
    19. % 所训练的网络大小为[5,5]
      , \: v: U4 t# Q: h\" }\" ~2 h
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    21. % H  ]* _+ f  a$ A
    22. %%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
      0 i, R: Q5 _, v9 S' ~
    23. % network parameters:) R3 |$ C+ I. \8 Z4 R7 _5 J
    24. %   epochs--epochs of the train+ Q  L! R, F; P! |* L
    25. %   goal--errors goal of the network/ p4 K. @1 O' C  c\" }
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      ) h$ Z3 C& m. v4 j\" f1 A
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    28. %   time--Maximum time to train in seconds- I1 t\" Y\" f/ e4 I
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    30. nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
        c$ Z\" t8 j: e4 n2 Q
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      % b3 z% {; @. x' y5 u4 L1 }. m
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    33. %    tr--Training record (epoch and perf).7 f' Q* x1 Q\" t; ]0 R3 s- E- L, Y
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      1 Y) p% \- b$ E7 A5 c4 ]) b- i, D
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      # `' B* R% o2 |9 w' C: e5 v
    36. [net,tr,Y,E]=train(net,p,t); # e( l  J) a4 y; G) U8 I& i' g
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    38. % input the testing points here %' G& ?3 {: {8 N
    39. title('神经网络训练结果');
      5 x# o2 c; h! b, V* Y0 [# G
    40. xlabel('时间(天)');
      1 F* A8 G  Q, l+ S& Z% _: _9 N
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    42. legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
      . {8 _+ T8 b3 G
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    46. y21=sim(net,p);\" Y7 o. ~0 Z9 K0 e9 o# s
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      $ Q\" v  W' o( k6 p  w9 H1 T  s\" Q- D
    48. clf
      6 t0 {# J% S$ y' A1 p
    49. plot(r,y2,'b-^')+ T- H$ g; D/ J$ t) h( S( C8 B
    50. hold on  _% g9 z3 X7 h8 s! _9 I. `
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    55. hold on2 J. d/ B/ K/ P
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      \" ~; i% k: r. W( A
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        k! W4 ], S! u( [6 j& a
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      ' r# ~' q! S* M6 w
    62. y=1:5;
      & l2 d+ P. U, j) H) H
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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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