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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];
: X$ X& W/ P% a) {) U/ Ndayhistory=day(1:16);%取其中三十天作为历史数据样本
, I9 e* y( \% `6 n, k( s# A/ `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! d, t% Y$ U, S1 G/ H
dayday=day(1:12);% 取其中的前25天9 u% ~" z+ C$ A
daypost=day(5:16);%取其中的随后25天: j6 D: E3 r8 P7 A0 u a8 W% d- M
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/ n6 n% T9 u: R4 R; E9 Q
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- F" P7 v+ Q% r# o6 q0 u. }4 ?4 u
daylast=day(13:16);
. K' t% e2 S3 y" A. xh3=reshape(daylast,4,1);% 将倒数第二个样本作为网络测试时的输入样本
: q* Y. G3 `' X9 b; N/ |- Fr=5:16;
' r; ]3 R _' G3 w. s/ x+ n$ Mrr=reshape(r,4,3);
* Q" y9 m6 e6 m7 [6 E) c c; X%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%. d% n D" N% G
net=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');' }, H0 C( k N8 b( R) i2 k/ j
y1=sim(net,p);9 N; V9 l. o" \0 P: J; v
% 新建网络,其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
8 r3 x- a6 M o4 [! z4 q% 两层的传递函数均为purelin# O$ ]6 a0 C8 O4 f
% 训练函数为trainlm
9 ~- Z* j1 c4 \. m+ ?& B: U5 p% 所训练的网络大小为[5,5]5 L9 N+ H/ c& j$ ~( G8 z
% 仿真训练前的网络
' m; d& z4 [7 G! a N+ f" t. G+ g
K6 {7 O: U' M/ v%%%%%%%%%%% 进行网络训练 %%%%%%%%%%%%%%
; h- [! F1 X2 V& H* u- `7 \- w2 X% network parameters: j" r+ |6 G# A; v8 I8 W& _
% epochs--epochs of the train" R" Z. ^. G; x
% goal--errors goal of the network
8 W( z% L }. S. B r% lr--learning rate& |2 C J; R% c6 e
% shows--epochs between the displays/ V; ]+ G) P. l' `6 T
% time--Maximum time to train in seconds3 _% W3 n9 o8 v8 Q0 m8 Q6 l
net.trainParam.epochs=200000; % 训练次数7 S5 [3 x5 J4 K$ p
nettrainParam.goal=0.0001; % 误差期望值
0 }" n+ \! y# ]( b1 S% returns of the train:
% |6 n: P2 Y/ _% R5 p' t% net--New network& x5 i5 W, D, ?( B! o. i) w
% tr--Training record (epoch and perf).5 c+ H$ V8 x! P6 q7 w. k6 s6 [
% Y--Network outputs.8 f& A# R+ L6 ^3 v" v% `! R0 X& G
% E--Network errors.% X4 ^! \- ?, r! @5 ?4 s9 d1 Y
[net,tr,Y,E]=train(net,p,t); 4 z8 m0 a, Q3 K: C* @6 b( ?9 T
%%%%%%%%%%% 网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%6 H4 y+ j' R+ M* k
% input the testing points here %
! f* u) ^. I z& Otitle(\'神经网络训练结果\');1 Z6 Z. h* A: L( K6 W, G2 i) P o; Y
xlabel(\'时间(天)\');% F' O7 L$ i" [+ j0 W. A: d
ylabel(\'仿真输出结果\');
- |7 s5 [% M3 N" {legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
! A5 @2 X, V. S4 Z7 Z; \1 F0 a%%%%%%%%%%%%%%%%%% 绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
% j% Z) I7 H7 \x=1:4;" U* t; {9 ~! O
y=1:4;
I$ T$ u9 K$ `6 yy21=sim(net,p);
9 l) G2 @" J+ G9 B' }y2=reshape(y21,1,12); V% P9 L, w, u( W
clf- Y7 e/ e0 ]4 L9 e4 Y3 C) y% X( n
plot(r,y2,\'b-^\')" h* Y" U% C5 Y& V. ?$ v0 K: `
hold on
9 n% l$ z1 F' B1 a9 `9 gplot(1:20,day,\'r-*\')
' _9 c8 d' b8 s3 u4 V5 t%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%; f- y% M% k0 b8 r
y3=sim(net,h3);' H& x: t; a2 x
plot(17:2:20,y3,\'-*\')- s: H) @2 K" Z8 Y& D8 [
hold on8 E2 V' F7 R: `$ p( ?" d
title(\'神经网络训练结果\');' U* G( r0 z/ \
xlabel(\'时间(天)\');
- n) ?8 J" i& R) M9 p7 cylabel(\'仿真输出结果\');5 `2 K$ e- W& o6 y1 E0 s' J& V
legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
G) K d1 K4 S3 k9 M%%%%%%%%%%%%%%%%%% 绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
) C8 d& L. X/ u& s. {x=1:4;
: o) g& k. n% z ny=1:4;( r+ B6 q1 t" b
plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
" T x5 k: n8 s7 s5 C$ }* W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
6 P/ M5 L- M% L( z6 P |
zan
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