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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?
. S- h) N! J( K1 c) E8 ~我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:
! ^' g9 ], Z+ N U, d' pclc,clear
1 @' I$ V/ y, ?* M1 g& T/ K* c6 osqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ...1 f* ?3 G: z! ^1 s9 X* f0 r
41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];
: ~! \# j7 i7 i' D7 b%人数 单位:万人
) [9 ~* F" {# y/ i+ {5 s1 Lsqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.90 1.05 1.35 1.45 1.60 1.70 1.85 2.15 2.20...: k4 t' Q; \' ^9 H- F( `9 {1 N
2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];
& \( U8 y. A1 x) x0 `8 P1 [2 Z8 `%机动车数 单位:万辆, p$ T: q! g& A1 E. c
sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36...0 o3 m1 j9 \! f; Y
0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];- \+ I/ B" a, I1 u" g7 Z) U
%公路面积 单位:万平方千米
% A7 N6 n' P& H3 Vglkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024.... Q) h3 R& M" T
19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];
_7 A* l$ @* @& A" X%公路客运量 单位:万人
2 d0 c7 U6 N+ f! f! Q1 \glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....+ w# s- |) q. D# D! O
11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];- \* p# w$ {4 m9 m# I' x
%公路货运量 单位:万吨
6 W) G: |% R1 n6 k5 C5 ]7 sp = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵
+ e5 H [4 w" y/ |t = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵
5 P' ]9 ^6 K4 Y- Q8 K! P9 Q" Y5 x( V- s& }8 P
%%归一化处理
# {; K @ W+ ]( A+ I2 Z( M[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理, {+ @+ f# A/ G+ _& k5 O, K
dx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %
: q8 X3 y* a+ t X, U" Y- v6 i3 T2 g/ V& J. M6 B' _
%BP网络训练
& W* r; H' F4 E [net = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
: [) a: z' V7 I& r# d) h6 [ \" h& p/ w8 z0 n* {, p+ g2 I3 F! |
%%建立模型,并用梯度下降法训练
+ v3 @4 H" H; p( jnet.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次7 a4 @6 U5 i: I# w) d
net.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率
2 O4 E$ Z% O$ R. {5 V4 z2 K6 ]; v4 _net.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回: ^8 x4 L3 h2 E, l+ p: o m
net.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差 x( S6 M: o# B
net = train(net,pn,tn); %开始训练( E. g. p g8 E# ^) v6 V
2 R. d( q' \6 E' S' ?
%%利用原始数据对BP网络仿真5 Q% I, H9 K+ {
an = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真
, r/ q2 S0 o: ~" Q% G. Ia = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级
, p4 R; m. _" I# |; a1 w7 P3 {5 \" h2 _6 {' j! F. y# l5 W
%%对比测试
$ z; f7 L! a9 v$ Kx = 1990:2009;
7 }4 j# d2 m; h, enewk = a(1,:);3 u) l8 x, k, q/ k' y# \
newh = a(2,:);) e' s' R# t N" U7 J+ K
figure(2);1 ^% M0 G# y% a
subplot(2,1,1);7 S: L. A2 B) [8 I' B' t! y) n
plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
. Y% s2 S" \5 d+ Z, llegend('预测输出客运量','实际客运量');
# g6 a, r+ y2 `+ X: ?+ N Wxlabel('年份');
& S3 z g. M) w, j) F: eylabel('客运量/万人');5 j! {5 N ~) G& P B1 |
title('运用数据箱客运量学习和测试对比图');
# K2 p- Z9 }1 q5 E9 c: bsubplot(2,1,2);' g# e* f! V8 ?. o W
plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');
6 }/ [) N2 y0 y+ T9 {$ slegend('预测输出货运量','实际货运量');
% A( ~: E& o4 K! u. Qxlabel('年份');2 J% t- ^: c. C; z' D; J; G
ylabel('货运量/万吨');0 R$ m; Y! i0 Z2 }3 d
title('运用数据箱货运量学习和测试对比图');; K7 ?$ y U4 _0 L5 g
%利用训练好的网络进行预测
$ u! N) x9 S. u( z+ Opnew = [73.39 75.55
% c# \: A! c+ s 3.9635 4.0975
/ X. ^3 O' W9 \8 m8 B0 c( ~8 J 0.9880 1.0268];
$ c( _) e' d% F# mpnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);; f$ v2 j M- m5 K2 \
%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化+ r4 u7 X8 Z5 D4 Z- l
anewn = sim(net,pnewn);- W5 J2 v$ h# C5 N0 n! X' s( }# m/ K
%利用归一化后的数据进行仿真$ B2 P) L* W6 U
anew = postmnmx(anewn,mint,maxt)
* o0 h; E- ]3 W( g3 z4 r0 P. v%把仿真得到的数据还原原始的数量级
! w, w) M* R2 P+ z9 c& ~' W) b8 k: U Y; g8 ^" y- l/ a/ t" F
7 j& {7 i* i+ H6 P欢迎交流!
c% ?+ v) r7 |. ~, ]0 W' I' ?& X$ A. ?- B
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