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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4 L& ?- r& e# |# U9 S! X
    %6月6位于第28行" k6 a0 s3 r# V) D+ |
    clc,clear, ^; t, r: {1 T; r
    load ('data.mat')%原始数据以列向量的方式存放在workplace文件中  C/ @' t. h: z
    PA=PA(2:29,:);: H4 Y# f! v$ b
    %数据的标准化
    ; \3 Y, y4 `; c# K( x% c# d  ON=size(PA);; y  I: f/ m- C7 j3 U
    for j=1:N(1,2)
    0 r7 e4 L) P" m0 b/ ?5 B    PAHminmax=minmax(PA(:,j)');
    + R0 I& G/ W. x4 E1 H    for i=1:N(1,1)1 |4 a) H! L+ I
            PA(i,j)=(PA(i,j)-PAHminmax(1,1))/(PAHminmax(1,2)-PAHminmax(1,1));% P) t1 I0 r' c. s  Z+ ]
        end7 j1 B. {, f7 I: E+ A6 C
    end  Q/ L. V( C* H/ M' R4 V
    %以每天的从0时计数起,每隔十五分钟作为输入5 y6 U0 d! T( d+ X' i2 J; g
    P=PA(7:27,:);
    6 i3 }- z3 i% Q7 l  j%以6月6的间隔十五分钟的发电量作为目标向量
    * Z5 ?) D$ q% G8 p; pT=PA(28,:);$ f4 h) a! C: Q- W
    %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,0 e$ S* B; b" _  u" q$ T  ^
    %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," ]2 f* y" Q. Q. _
    %训练函数为梯度下降函数,即标准学习算法
    6 r9 w8 S+ H7 ], |for i=1:21( }0 ~) {& V' A, ?8 J
        a(i,1)=0;
    ( G* y- ^. d9 s# {- ?! |, i# n    a(i,2)=1;* `8 u0 S! h2 C
    end' x7 b  O8 }1 W5 I9 d9 w! |) r3 n
    net=newff(a,[21,1],{'tansig','logsig'},'traingd');: Q4 \- G" [. e% G& i8 X4 w$ E& a
    net.trainParam.epochs=30000;
    + d9 R: |7 E4 R! D. Ynet.trainParam.goal=0.01;2 b; U+ M5 E& b' o4 ^
    %设置学习速率为0.1
    0 u0 }7 v6 \2 bLP.lr=0.1;9 m( H  G$ |# C8 U* H+ o/ M1 A  m
    %训练网络
    2 m/ x6 h  h* h) lnet=train(net,P,T);1 a9 `/ B6 d* B2 P2 K  b. a4 F
    %预测6月6的发电量数据
    ; `6 L( @; {( L8 i  L; G; AT1=sim(net,P);%预测值
    7 s! N6 d. P5 e4 I/ E; Y. c6 ~4 K%PA.6月6日发电量真实值
    2 n( T! R, P" e- A- {& L6 z, Q4 AT0=PA(28,:);: V. M, q: ?/ e
    %预测值与实际值的误差: G9 h7 O3 Y* U) |7 n% {
    for i=1:N(1,2)
    + k% Y. ?. j* z3 n6 }0 k    error(1,i)=T1(1,i)-T0(1,i);
    & z! h1 p, N/ W" H! G& v6 Qend
    3 C6 Z: h! O' w) d! R4 `* N%绘制误差图
    ; g8 t$ U9 D( o3 r% I# [2 c; F9 |figure(1)
    , |: y, z0 u) t$ H7 {" Jplot(1:N(1,2),error(1,1:N(1,2)),'-*')
    * G# M% x1 K9 B# L( @! D: G+ x! wgrid on
    / z* s2 y! X+ e! _) ~! exlabel('时点x'),ylabel('发电功率误差y');
    ; u( i" u0 |% j+ qtitle('PA6.6.0.0-6.6.23.45发电功率误差图像')
    3 s. M  A' \. F, f8 G%绘制实时函数图; ?, a+ b7 d9 D2 c1 d" s/ p
    figure(2)
    * c6 @9 G* M% ?# m0 Y  Hplot(1:N(1,2),T0(1,:),1:N(1,2),T1(1,:),'r')3 Q+ ^4 V# l% I3 T% k1 N# \! W
    grid on
    6 \  t8 o+ z8 z3 L5 T8 Dlegend('实际值','预测值',2)' L& Y6 P" f& S# [: h
    xlabel('时点x'),ylabel('发电功率y');
    * |( O2 w( C, Q0 N2 p5 `title('PA6.6.0.0-6.6.23.45发电功率实时函数图像'), F  p- ~1 K: Z. @% P3 i
    web('http://www.ilovematlab.cn/forum-238-1.html','-browser')
    3 S4 Z! O, z4 J6 Q2 ]8 f6 A: q; t" T0 f- f

    & _  r  M% W0 N3 H6 w
    ! |! l, H4 m+ T- ], H
    $ b. X8 b2 u" Q$ T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?
    & T- \! c) p9 J! i& @# v  @# q7 [4 X! S& O  X8 h
    zan
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    [LV.3]偶尔看看II

    邮箱绑定达人 社区QQ达人

    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" B( `5 }9 F7 l5 E0 k3 \
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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。
    & V2 l0 {! E4 n: R( X4 P
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    木__易        

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