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升级   23.3% TA的每日心情 | 奋斗 2015-4-4 20:23 |
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签到天数: 126 天 [LV.7]常住居民III
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这程序是你自己编的吧!你能说说你想做的是什么吗?" {5 ^- |( j- m& t( ]) @7 z6 X
我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:
2 e! [7 u+ w; Gclc,clear5 R- W3 r, A$ q* c, _5 V: p
sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ...
3 k: q9 c1 @9 D' m, \" d1 Z 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];& L7 e$ }+ c) o( W; ^
%人数 单位:万人
, u9 [ b; U' C5 X, @- Bsqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.90 1.05 1.35 1.45 1.60 1.70 1.85 2.15 2.20...2 z' w! d, {& K5 Q2 ?
2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];' c8 \( i6 e% ?5 j% D9 e
%机动车数 单位:万辆
* g% @* {$ j; X" Z) I: w+ `% ~$ Rsqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36...
) U( H) w* E, ?6 a4 P, v 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];
7 c7 ^- H H1 g, g2 v- N%公路面积 单位:万平方千米$ O( [+ Y( |7 i+ V2 Z7 ]
glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024....
' E* o- T& g& }' j5 Y8 ] 19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];) T% H- I8 ?& G. u+ O
%公路客运量 单位:万人3 z- v6 J& _1 V. g' E
glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....& ]& r( P$ ]$ @ q& ?
11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];" I9 K2 w6 b9 x7 k0 C$ I; h8 p$ ]1 b
%公路货运量 单位:万吨# e4 t- Q- A7 L* d) X2 D8 s
p = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵6 P: W5 @- f! Z& [" F% R0 ]/ ]9 l _
t = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵: z( {5 {) v" |
5 o* y; z* w1 J6 }2 F ^* h# L
%%归一化处理/ f7 T" r$ ~6 Z; K" H
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理
- d5 I: d8 a4 V- mdx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %3 r2 {3 y, Q' J. V/ J7 W
* h, O& ^% ]: _( Z: f8 P( h
%BP网络训练5 ]# r! S; J+ x5 ~2 U# u2 [- k
net = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
2 O1 O+ |5 p ]6 G4 O l
- z* H% U& }8 ^% q%%建立模型,并用梯度下降法训练
1 p4 c' }8 F5 tnet.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次$ Z* X2 r" h8 }* ]
net.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率
' a2 i7 J9 O% C Q2 M* Dnet.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回
+ h* v! V- U0 ?' T! knet.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差3 y* c! G+ [2 ~1 g: g
net = train(net,pn,tn); %开始训练. L/ b* W7 W" r d2 u+ y j
5 X' U$ P' B4 Z6 k$ N- q& V%%利用原始数据对BP网络仿真4 m1 `- l! M" T! r
an = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真7 Q3 c: P! E) X$ p- w0 k% T
a = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级
; F, y, n- v- Q. d' X0 Z1 ?- ~ Z H( j3 x7 M8 f) a+ v0 Q
%%对比测试, @8 T( W8 R d- E7 `
x = 1990:2009;
/ D1 |& K5 H2 x, J! G1 @/ U2 ?newk = a(1,:);
3 B- [! w7 }* M8 _# Rnewh = a(2,:);1 d3 k, V8 K( ~$ I" O# p7 w+ s
figure(2);
4 t7 [6 y) |% ]- g1 Isubplot(2,1,1);
& v0 d% H; p8 z* jplot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');7 ^1 W) I1 c; w1 |8 C& D! }
legend('预测输出客运量','实际客运量');
" x5 ~ F0 H6 I7 o% Lxlabel('年份');
3 a* o+ x& C, H" zylabel('客运量/万人');
9 B6 f, [! v4 j2 I( B; Ztitle('运用数据箱客运量学习和测试对比图');3 M7 F: t$ t j+ W4 {* e1 l$ x
subplot(2,1,2);
2 B0 g8 i/ e4 w' B5 r0 zplot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');
5 j5 B$ s8 @5 B% K2 tlegend('预测输出货运量','实际货运量');
& N9 _" e0 I( e7 Ixlabel('年份');
" {$ I# s4 b, J6 C5 aylabel('货运量/万吨');
: Z# F5 f+ R# H6 n, @' O2 S& dtitle('运用数据箱货运量学习和测试对比图');) k8 o) P0 ~. J# H( ]2 U9 n
%利用训练好的网络进行预测# Q }* q/ s9 W1 t
pnew = [73.39 75.55
, W& k8 s u7 C' a. |& l ` 3.9635 4.0975
1 F1 o6 N1 H2 h4 G& C6 w 0.9880 1.0268];
7 x" g, l9 i% gpnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);3 a. k5 v t) g' V F% ? a+ k+ X
%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化
. E& }8 E @/ h0 L* G, `, oanewn = sim(net,pnewn);; i4 Y" e: b: F* p
%利用归一化后的数据进行仿真
- D F |5 c8 Aanew = postmnmx(anewn,mint,maxt)4 |" I9 ^. w+ O7 d
%把仿真得到的数据还原原始的数量级: Y8 D' \) N5 V6 N5 z2 Q
! Q1 L9 P8 H& {
0 k' w, h2 m9 I& V( O0 g" v4 ]欢迎交流!; l `+ c H( H6 X% Y1 b/ z V
# ~) l0 k; r/ X- K2 ]& b! @
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