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[问题求助] 数模小白关于BP的一些问题

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    群组2015国赛优秀论文解析

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    发表于 2015-4-19 15:43 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    %PA 6月6:0:0   计算的MATLAB 程序如下:BP神经网络预测
    8 o6 P% \' [. E4 d3 y9 w( f1 r2 b/ [%6月6位于第28行
    ' Q* J. I" ~: }  ]clc,clear- q6 F! `/ |8 R% Z1 k
    load ('data.mat')%原始数据以列向量的方式存放在workplace文件中
    " `6 O( A( J( ]% X0 \. @PA=PA(2:29,:);4 k  ]8 Z4 i7 v+ H" J3 B7 t
    %数据的标准化
      `: F) w3 q# _  CN=size(PA);
    " a$ u) _0 x  _; I0 b0 x1 g0 Wfor j=1:N(1,2)) [$ ~' f, D0 \0 Y  X: q& @) N
        PAHminmax=minmax(PA(:,j)');
    ( G0 E. u8 L2 g% ~! n    for i=1:N(1,1)
    4 l+ O) y' c8 F2 d        PA(i,j)=(PA(i,j)-PAHminmax(1,1))/(PAHminmax(1,2)-PAHminmax(1,1));: K; `8 N% B* ^8 W8 M
        end
    + K( s& ^0 Y9 [end$ m7 W* C- d( T6 _  ^
    %以每天的从0时计数起,每隔十五分钟作为输入
    6 v) J! P% {- g5 p8 \; K$ KP=PA(7:27,:);7 o# I, S1 R2 _) C, r
    %以6月6的间隔十五分钟的发电量作为目标向量; p" f$ ~0 M1 ^0 r' d
    T=PA(28,:);: \$ m; e, m* m
    %创建一个BP神经网络,每一个输入向量的取值范围为[0 ,1],隐含层有22个神经元,& [+ C5 ], n: @9 {% D2 ~7 p/ e+ \( S) z
    %输出层有一个神经元,隐含层的激活函数为tansig,输出层的激活函数为%logsig,
    ) Y3 S3 z& v, R%训练函数为梯度下降函数,即标准学习算法
    ' d. s$ A/ O9 ^# l7 q5 Ofor i=1:21# W* S7 c2 J. M* c, z
        a(i,1)=0;# R) i6 |- X$ r5 w6 w  Y  R
        a(i,2)=1;
    * c% [9 S/ g6 C8 F  L: [; Y6 nend
    ' Y/ N5 e  T5 M1 `net=newff(a,[21,1],{'tansig','logsig'},'traingd');. W( |5 z8 V- T
    net.trainParam.epochs=30000;, L7 V( C+ C2 F3 P
    net.trainParam.goal=0.01;# h, V0 e- x# @0 H' F% S# k2 B
    %设置学习速率为0.1
    7 E0 P6 [6 G1 VLP.lr=0.1;
    * }5 d1 ?: }+ z: ]( d& x4 z%训练网络6 C; G5 c3 Q) ~" V4 N1 [6 |
    net=train(net,P,T);4 V  M7 F; I) `2 B& H
    %预测6月6的发电量数据% R8 W2 N) |# ]
    T1=sim(net,P);%预测值8 g2 d% z. N3 w8 M2 p% x$ ]" [+ s
    %PA.6月6日发电量真实值5 E8 L& t! n) e7 \! A
    T0=PA(28,:);5 f  W* l; x! b% }' X- U- [
    %预测值与实际值的误差
    6 Y0 ~( S6 g( t' R/ [: @5 tfor i=1:N(1,2)
    : L/ _# Q- u* Q. h0 ^    error(1,i)=T1(1,i)-T0(1,i);2 U9 s6 w# G9 |9 t, ~( C+ c
    end
    * k  P$ E" J& i* z$ I( [3 L, H" I( c$ H%绘制误差图# V/ s" I3 e' o3 F# q9 a
    figure(1)! l; d- [7 Z8 O- F7 ]: n
    plot(1:N(1,2),error(1,1:N(1,2)),'-*')
    ; u1 \! Y' W4 c) t3 T( |! lgrid on, C, a9 ]$ d& B6 _
    xlabel('时点x'),ylabel('发电功率误差y');
    5 M7 b2 O: e  Y* ctitle('PA6.6.0.0-6.6.23.45发电功率误差图像'). b0 Y& i  f$ t, T. x* i7 d
    %绘制实时函数图) \+ T& b3 j5 `
    figure(2)* d5 t+ N0 i& H& h6 u. M
    plot(1:N(1,2),T0(1,:),1:N(1,2),T1(1,:),'r')
    $ s( }, M+ ^" B- `8 ]grid on
    0 I9 _# v/ d  R, {/ qlegend('实际值','预测值',2)
    : G% C* m! N& ~; m/ d2 gxlabel('时点x'),ylabel('发电功率y');; a& s4 g! U) a9 H- n
    title('PA6.6.0.0-6.6.23.45发电功率实时函数图像')  [; e8 J: `2 V) g$ h! M. C; E9 d6 Y
    web('http://www.ilovematlab.cn/forum-238-1.html','-browser')
    . P" w, Z! \0 ~5 i* E
    " D4 Q0 n. ]/ a& R+ {! d+ l9 ]6 @: ?( D- K6 ^6 t; `; D+ h5 F
    $ D9 h& r+ B6 U* N+ w+ E0 n
    ( E% @+ H  M- q( P1 Z
    一本书关于预测发电量的BP的程序。我稍微有点纳闷,既然你已经知道了6月6日的实际值,并且都拿相应的数据来作目标向量了,还利用神经网络来预测6月6日的发电量,意义何在?; z6 Y3 V) A/ E. v) N/ E

    " u/ ~6 h7 U7 N" P, R0 R( F
    zan
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    [LV.3]偶尔看看II

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    你要明白神经网络是干嘛用的,你这个代码做出来的网络,可能是预测那些不知道实际发电量的,6月6日的数据是用来训练网络的,同时对比误差查看网络的性能; Y' K: B! B3 R- m
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    误差也有分为训练误差和测试误差的,具体你可以参考统计学习方法相关资料。
    2 w; r( K; p: L. @! j: C
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    木__易        

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