- 在线时间
- 3 小时
- 最后登录
- 2017-7-6
- 注册时间
- 2009-8-27
- 听众数
- 6
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 123 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 20
- 积分
- 56
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 39
- 主题
- 2
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 0
升级   53.68% 该用户从未签到
 |
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...) M- X, \, @# U) k' ?& Q7 a/ Q- i
%X为原始输入数据
5 [; Z! Z- p( Y( y+ n8 QP=[727000 297.35 327.53 2658 6.31 68.3 15948 737 16316 583.89 1.96;/ I# X' g8 k; [1 @ b0 j* B
30619 325.00 390.51 2763 6.94 69.6 17130 789 18600 707.67 2.28;( F( Z" _* v- O: G o
33282 423.00 474.63 2801 5.73 69.7 17866 894 19886 861.88 2.32;$ Q F& j6 h- @; a3 d/ P* r
33689 467.57 569.55 2887 7.76 69.8 18961 1015 20249 941.99 2.38;$ s- P6 w. Z! @ @
41020 538.17 616.25 2920 8.23 69.7 19688 1198 21626 1082.6 2.73;
8 ^& b7 }+ Y b G& ^ h43344 832.04 686.37 3495 8.87 68.3 24465 1361 23544 1373.4 2.89;
6 ^, U$ P* D$ O) T0 X, }* c) a46030 941.94 788.15 3495 9.57 68.2 24814 1710 24941 1756.5 2.82;
9 m7 h2 M$ S; l/ q1 A/ R53887 1095.13 969.1 4885 9.65 68.7 36149 2100 25936 2199.5 3.08;
& y/ R0 k' E" ~59271 1250.64 1092.6 5376 10.11 69.2 43008 2314 26596 2625.4 3.56;+ o; d/ i8 `4 O( n; r
64507 1437.67 1176.1 6091 15.05 69.2 51946 2500 28494 3229.4 3.98;0 H" Q9 A. }. f# M- M# U1 N' d
70597 1671.29 1273.7 7305 16.81 69.2 65745 2614 29628 3744.7 4.98;
7 o$ z) u3 O: e79221 1905.03 1345 8023 18.6 69.1 70346 2798 30063 3792.6 5.1;" s% f2 ~, B: ]8 A' h2 c/ V
78812 2207.88 927.16 8328 20.52 69.3 71088 2964 30904 3951.64 5.21]';
6 K/ w; E5 ?) r' r%为原始目标数据
0 @5 ]' H2 H9 ]: J& CT=[3.1,3.6,4.2,4.8,6.7,9.1,13,18.9,29,51.1,78.2,103.5,128];4 Y' J) L& U: N5 w& L, ?
%原始数据归一化 ! u( {5 r1 M8 C' F6 t
[pn,minp,maxp]=premnmx(P);
3 I, R$ R$ C- M$ e2 v: }5 i[tn,mint,maxt]=premnmx(T);. Q1 V) y! i5 R/ m5 D7 P4 E1 S
%设置网络隐单元的神经元数%建立相应的BP网络# x* }/ }5 L4 T w. B$ R8 V
net=newff(minmax(pn(:,1:13)),[10,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');& |$ t+ K& H% t
%当前输入层权值和阈值
) o7 s9 d7 h+ w0 K$ T5 p7 ?- |inputWeights=net.IW{1,1} 2 n) ]. h& o7 e! ^% M: B% F; \
inputbias=net.b{1} . o `1 Q! b' G
%当前网络层权值和阈值 $ ?' t' ]9 l, z" c Z* c4 N& A
layerWeights=net.LW{2,1}
- B6 r' _* j- o z) {layerbias=net.b{2}
# o- d! w/ Y* mnet=init(net);
* M& V' w" V, B6 i8 v1 h4 C& s% 网络训练代数
8 d5 I* n7 p8 Z" ]net.trainParam.epochs=10000;/ w; {$ q* P' a. E& d
% 网络训练目标误差. T9 N9 O8 I9 z, s3 E
net.trainParam.goal=0.000001;
1 T* [; F8 c w% 网络训练动量系数 W5 U- ?2 q+ ]$ N+ S
net.trainParam.mc = 0.9; # Y5 |# W( |- ?2 x# \5 [. l
% 网络学习速率
3 B1 h9 U" j( J3 O) s# e5 qnet.trainParam.lr=0.05;* c X# J6 Y9 {. p, r
%调用TRAINGDM算法训练BP网络
+ {! A6 R' m' B8 Fnet=train(net,pn(:,1:13),tn(1:13));, l" C$ h* e* t+ s, F, C6 N
t_sim=sim(net,pn);
7 C! j4 s( |& It_sim=postmnmx(t_sim,mint,maxt)
2 g, P7 I7 X; p) j/ E9 M) s. P0 V4 JE=t_sim-T0 L% V% z- w+ p0 E4 [
M=sse(E)8 k6 F6 t; H( v) w5 \2 [" H
N=mse(E)1 T0 `: w5 H9 U* B; f) E* [
figure(1)
m" F; e# f7 g3 {% wi=1:1:length(t_sim);
; c2 |- r. d$ B. Gj=1:length(T);
/ @1 ^1 ]+ t4 }8 a9 ~) ~plot(i+1995,t_sim,'r',j+1995,T,'bo')9 G. |3 Y4 M) C) [
legend('模拟数据','原始数据')
1 |. J, G% I5 h6 Z5 DXlabel('年份');Ylabel('数量')
) s+ p5 ?7 }% ititle('BP神经网络') |
zan
|