BP神经网络预测问题

jthawking

以下是我写的一段BP神经网络预测的代码,模型建好后,不知怎样预测下一年的T值,哪位高手来指导下...
%X为原始输入数据
P=[727000 297.35  327.53  2658 6.31  68.3 15948 737  16316 583.89 1.96;
30619 325.00  390.51  2763 6.94  69.6 17130 789  18600 707.67 2.28;
% z! ]7 R* y# M33282 423.00  474.63  2801 5.73  69.7 17866 894  19886 861.88 2.32;
* l7 l- j8 A" W% A% t33689 467.57  569.55  2887 7.76  69.8 18961 1015 20249 941.99 2.38;
- S3 m' T/ G2 |: G4 q; g41020 538.17  616.25  2920 8.23  69.7 19688 1198 21626 1082.6 2.73;
43344 832.04  686.37  3495 8.87  68.3 24465 1361 23544 1373.4 2.89;
! G  D& `# t2 o6 p46030 941.94  788.15  3495 9.57  68.2 24814 1710 24941 1756.5 2.82;
53887 1095.13 969.1   4885 9.65  68.7 36149 2100 25936 2199.5 3.08;
59271 1250.64 1092.6  5376 10.11 69.2 43008 2314 26596 2625.4 3.56;
64507 1437.67 1176.1  6091 15.05 69.2 51946 2500 28494 3229.4 3.98;
70597 1671.29 1273.7  7305 16.81 69.2 65745 2614 29628 3744.7 4.98;
' y1 [# }" z  |9 g% V6 X! F" w- t79221 1905.03 1345    8023 18.6  69.1 70346 2798 30063 3792.6 5.1;
78812 2207.88 927.16  8328 20.52 69.3 71088 2964 30904 3951.64 5.21]';
%为原始目标数据
T=[3.1,3.6,4.2,4.8,6.7,9.1,13,18.9,29,51.1,78.2,103.5,128];
%原始数据归一化
[pn,minp,maxp]=premnmx(P);
8 L, h2 B- f9 ?8 K% d# u) a; A  d0 w/ S[tn,mint,maxt]=premnmx(T);
%设置网络隐单元的神经元数%建立相应的BP网络
, {3 c# b7 h( R: E0 Xnet=newff(minmax(pn(:,1:13)),[10,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
0 |* g+ U# T! d( \%当前输入层权值和阈值
inputWeights=net.IW{1,1}
- n9 ~0 r) Z4 q3 `inputbias=net.b{1}
2 ]0 y- ~+ y5 F) M6 k" R%当前网络层权值和阈值
5 \* u# q' |4 k: _) ?  klayerWeights=net.LW{2,1}
5 P2 a0 |" p9 A6 [% Wlayerbias=net.b{2}
0 ~5 b4 f$ V  e' x: inet=init(net);
/ N9 W9 t: R, Q1 C" O% 网络训练代数
net.trainParam.epochs=10000;
% 网络训练目标误差
% k' m& r9 g) ?net.trainParam.goal=0.000001;
% 网络训练动量系数
$ m# K% f. c/ V* l: bnet.trainParam.mc = 0.9;   
; r$ P+ I, {+ n% 网络学习速率
* N( O- Q# G' I$ tnet.trainParam.lr=0.05;
4 s; B$ W; n4 [# G8 k3 ~7 _+ X%调用TRAINGDM算法训练BP网络
: L" Y, ^& r; @) K( nnet=train(net,pn(:,1:13),tn(1:13));
t_sim=sim(net,pn);
0 Q; [. ~! z' n7 x9 W: Ft_sim=postmnmx(t_sim,mint,maxt)
) X; T+ d  P. WE=t_sim-T
M=sse(E)
N=mse(E)
+ {' E& ^# X1 G) `0 f8 o8 O  Ffigure(1)
% P1 t3 j% ]+ f7 f$ xi=1:1:length(t_sim);
j=1:length(T);
plot(i+1995,t_sim,'r',j+1995,T,'bo')
% @' V" [/ C4 f0 Olegend('模拟数据','原始数据')
Xlabel('年份');Ylabel('数量')
title('BP神经网络')

追梦者

看看O(∩_∩)O~

Rosierl

狂谢Ing……

A123J

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!      eeeeeeeee

泽泽

这个问题我也正想问，你解决了没？

zhuangqg6855

嗯，先看看再说！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

zerodingying

感谢楼主，很不错的说。。。。。

123水无痕

我也想知道……求高手指点

0йly_

如果你要预测的话，你可以先输入一个预测的值，P_test=[];out=sim(net,P_test')~~希望对你有用

0.9清1.8清2.7清

厉害啊！楼主！！！！！牛！