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昌辉9        

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    [LV.5]常住居民I

    自我介绍
    初学者

    群组Matlab讨论组

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    1#
    发表于 2014-9-3 16:19 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
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    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];" ?5 k/ I5 _* m5 x. H' ]+ z% r& q
    dayhistory=day(1:16);%取其中三十天作为历史数据样本
    * M! s  q1 d: Y3 I( U5 j- |0 V  hdayhismod=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- A5 o  i2 x) ~7 Y- y
    dayday=day(1:12);% 取其中的前25天
    0 v; @! C9 e$ N& b' Adaypost=day(5:16);%取其中的随后25天9 |7 ^' j3 ~% U' P" _, E- t6 r
    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
    4 C8 ?5 X* Y5 Pt=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
    2 s# w- f! I2 ]4 d* rdaylast=day(13:16);( V8 w5 r3 u, H, f5 i
    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. u; m/ o9 v+ |8 \1 _3 V
    r=5:16;( ]" G: v. H2 f+ ~/ U1 Z
    rr=reshape(r,4,3);7 A8 E" J: a  O- C' C6 A2 q
    %%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
    $ U- U3 K; n/ vnet=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');& A+ {+ E: d2 V7 J0 `- x( f. z* R
    y1=sim(net,p);
      ]. l. \; l/ A/ v" [2 J3 f% 新建网络,其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
    6 d' W3 T7 u/ q2 E* Q2 Q& A% 两层的传递函数均为purelin
    * G4 v. G) A) S% 训练函数为trainlm
    8 C) U9 ^# U7 K% C+ b9 o% 所训练的网络大小为[5,5]" s( \! B. j- L+ o# m& R
    % 仿真训练前的网络7 }8 y2 j' F5 x5 Q/ B

    % {; Z  m- [8 A5 x%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%% g+ h# E8 C. ]  _- I5 Z4 H6 U
    % network parameters:+ z2 X8 o, `2 o& Y2 @
    %   epochs--epochs of the train5 L4 b% U) u8 \+ l, \, y$ e
    %   goal--errors goal of the network8 t; A/ b  @! t; o* ?6 l: C
    %   lr--learning rate
    + f# M, ^( c! q%   shows--epochs between the displays
    6 y4 ]1 b5 w$ q/ c%   time--Maximum time to train in seconds: l, P7 ?& h# N
    net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
    " p( ~. R# S$ p2 ?) |9 Z) VnettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值4 |& t. b. |/ B2 b9 b
    % returns of the train:  s' }) p, J0 ]/ `% V! g
    %   net--New network, S7 F: y" P1 q5 b# }1 \' B
    %    tr--Training record (epoch and perf).
    + i% ^) N( x+ E  b* g9 v%     Y--Network outputs.
    ' w: t6 ^2 p* s0 }8 A) O%     E--Network errors.
    4 K/ @8 Y3 U, c* ]7 ~[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
    * F+ |: s! S; [- N6 Z$ S# e4 B3 }%%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%: ?) w/ |$ t/ z% M9 x, S4 J
    % input the testing points here %
    8 b# ~: B( C4 v; _0 h3 ^title(\'神经网络训练结果\');
    - j% h3 }5 ^8 A2 `! oxlabel(\'时间(天)\');
    5 R2 {" x. _. h  R+ lylabel(\'仿真输出结果\');7 S9 L3 U9 B) }! w+ \$ s5 @
    legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
    9 w3 u+ K' L+ U+ L%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
    . W  g9 z( v  Jx=1:4;
    + b8 ~' O/ c* r3 M$ @, F* ~y=1:4;
    6 w# D* l. U3 |; d) r* `y21=sim(net,p);& m% j$ I) g; i* P
    y2=reshape(y21,1,12);
    & Q  F8 e/ p  u# g( l- j1 vclf
    2 \5 z/ ]2 x3 K2 S0 p8 p; ?% u) zplot(r,y2,\'b-^\')
    7 W) c7 m5 H. p# Z1 o# fhold on4 d, w/ h$ J8 \4 F& {6 N, r% H
    plot(1:20,day,\'r-*\')
    ) n# V7 x8 {" ]1 X1 a6 B%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
    2 F) |& ?) A* `3 t2 t6 B$ \y3=sim(net,h3);* m5 `/ a# D; S4 @
    plot(17:2:20,y3,\'-*\')# R$ j5 S- m% e/ ^1 l% n
    hold on- J% p7 `) d" k$ B7 F
    title(\'神经网络训练结果\');# r  C9 }5 t! z/ b9 N2 r3 A
    xlabel(\'时间(天)\');
    ) P* x6 w0 f' \ylabel(\'仿真输出结果\');, o* P# i5 M& d9 G
    legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');/ k' A. U" Y# k7 Z
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%1 {1 d0 I$ k6 h& Q
    x=1:4;
    & I. Z0 e6 c6 O% _  Xy=1:4;' ~( l9 v7 F3 u) q& m
    plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))8 Y% O) @# M, T6 D2 g- A& d
    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

    : }/ f0 {1 B9 |4 g" j4 M

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