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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
    % _" V# ~6 |) {$ U, C' r%6月6位于第28行( h4 p! l' L7 x7 B  I! U0 V+ s
    clc,clear
    5 P& F  A6 |' Z  @  [; Oload ('data.mat')%原始数据以列向量的方式存放在workplace文件中4 a2 V1 A7 d' a+ j$ ]* [
    PA=PA(2:29,:);; P7 w2 \* w0 x$ o/ {  j! u
    %数据的标准化) c  J* f2 D7 Q/ U3 }
    N=size(PA);
    5 _8 e3 U4 g7 R& U+ T; n$ N8 I! r  Qfor j=1:N(1,2)
    / S! Y; R# Q' a2 k& R8 I4 l    PAHminmax=minmax(PA(:,j)');
    ) a- N( P  A3 z8 u" j! _3 d" z    for i=1:N(1,1)( o( z$ ~) j0 ^  o% u" M
            PA(i,j)=(PA(i,j)-PAHminmax(1,1))/(PAHminmax(1,2)-PAHminmax(1,1));7 X5 G, `$ F! V9 @( n
        end  V- n+ m9 c& n
    end
    * w4 {1 A; i5 Y7 X$ \%以每天的从0时计数起,每隔十五分钟作为输入9 k* S3 M0 N' E3 v: z: v
    P=PA(7:27,:);7 _5 q! p* k) A* G4 p
    %以6月6的间隔十五分钟的发电量作为目标向量
    ! Z9 ]1 D8 L: ET=PA(28,:);0 _. V- q) j2 ?# N) h; C5 N
    %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,
    % T- Q' Q' n3 k$ E' h$ h6 T  D%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,
    3 ?4 t  v% }% k* d& ?5 B: f%训练函数为梯度下降函数,即标准学习算法. }7 q# K4 \; f1 J. S) l3 I$ m8 @
    for i=1:21
    0 G8 }' X  E# {# ?    a(i,1)=0;
    / B- N4 l4 W9 Q+ j$ [* Z" X- I+ I    a(i,2)=1;- a4 u. E) V1 G/ g9 r6 x: X
    end
    9 y1 x) t' f) ^* {$ D9 {7 |3 Unet=newff(a,[21,1],{'tansig','logsig'},'traingd');
    . u% w& C- N0 ]4 E$ Z) J8 Mnet.trainParam.epochs=30000;
    8 ^' C* B1 J" ~" Pnet.trainParam.goal=0.01;) ]1 I( ?: M5 C7 y4 z2 Z
    %设置学习速率为0.1
    0 E. i3 R3 q7 e# T. `+ J. ELP.lr=0.1;+ P* S# |$ u' |9 T- ?
    %训练网络
    ' j' J  p" ~# B0 V2 B9 M7 ]net=train(net,P,T);1 [, l- \- _4 j9 {  P5 W& y
    %预测6月6的发电量数据$ U* @: Z4 X6 _
    T1=sim(net,P);%预测值' d& |5 i7 c3 w: Z
    %PA.6月6日发电量真实值
    0 k* Q% q. T' i* CT0=PA(28,:);
    5 G0 A1 M& \' |$ S8 l  c+ E%预测值与实际值的误差' T& P& R0 {& Z, v/ M
    for i=1:N(1,2)7 k' t" e# t9 W3 q1 _2 x
        error(1,i)=T1(1,i)-T0(1,i);
    4 Q9 B" J: R- x9 y  dend8 j4 y- ~0 r3 K4 r7 R" c6 D
    %绘制误差图9 J$ c! {% W' W
    figure(1)" f7 }1 L3 ]/ X% p' o
    plot(1:N(1,2),error(1,1:N(1,2)),'-*')7 `; Y- T; E$ m, i& e* I
    grid on
    5 G3 v$ i; Q. k! ^; ?( Uxlabel('时点x'),ylabel('发电功率误差y');
    $ {- J% U" b' Gtitle('PA6.6.0.0-6.6.23.45发电功率误差图像')
    ' S! t' ^' F- B5 f/ F%绘制实时函数图8 j! w- \: `$ Z. V
    figure(2)
    0 w6 m, P) _3 G9 a- xplot(1:N(1,2),T0(1,:),1:N(1,2),T1(1,:),'r')- F+ f7 ?( S- @/ e. Q
    grid on
    3 n, y' t9 R! a: z5 tlegend('实际值','预测值',2)
    ) k' e. E3 W# v. ~xlabel('时点x'),ylabel('发电功率y');
    ( H7 u1 E5 u& P" Otitle('PA6.6.0.0-6.6.23.45发电功率实时函数图像')
    ' ~' @1 H0 _1 U& p0 |) A/ v web('http://www.ilovematlab.cn/forum-238-1.html','-browser')! l7 L+ W4 ^8 H+ J& {8 h( N5 J% f+ W/ ^
    : d2 Z: J/ G3 g1 v

    : p. ]9 d0 Y$ G: E5 k6 `5 q0 d& e. [$ ]+ Z* s/ T6 M5 Z( h
    ! N2 B5 A* t( R: u
    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?
    5 P+ Y& P+ V0 d# e% r+ h$ E6 I' S0 I1 r; j/ u: q) X5 @1 m+ 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
    3 J/ B5 @. H" e) C, f( i! t- y
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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。
    , Q/ `: k3 j: m: b  G$ S
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    木__易        

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