- 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...
. t3 L& S. n3 u# \9 ~+ `5 @%X为原始输入数据7 D+ ]" W& V" o3 m0 b
P=[727000 297.35 327.53 2658 6.31 68.3 15948 737 16316 583.89 1.96;
; O( u4 J: `8 o( }30619 325.00 390.51 2763 6.94 69.6 17130 789 18600 707.67 2.28;* Z7 z8 A; o5 f$ |2 R4 _
33282 423.00 474.63 2801 5.73 69.7 17866 894 19886 861.88 2.32;* B: k5 h4 |# a' X+ k& E. m
33689 467.57 569.55 2887 7.76 69.8 18961 1015 20249 941.99 2.38;7 W d9 q1 M7 T% X) m
41020 538.17 616.25 2920 8.23 69.7 19688 1198 21626 1082.6 2.73;
s/ v( F1 l6 S, Q) b0 h- R43344 832.04 686.37 3495 8.87 68.3 24465 1361 23544 1373.4 2.89;9 `1 c; q3 Z, M+ [ B
46030 941.94 788.15 3495 9.57 68.2 24814 1710 24941 1756.5 2.82;
+ D2 \% S6 c9 ^8 l53887 1095.13 969.1 4885 9.65 68.7 36149 2100 25936 2199.5 3.08;
t0 [6 J. M6 g4 K, m59271 1250.64 1092.6 5376 10.11 69.2 43008 2314 26596 2625.4 3.56;
: t- O0 y. h) G& W( r64507 1437.67 1176.1 6091 15.05 69.2 51946 2500 28494 3229.4 3.98;
: q: @9 ]; b R) A70597 1671.29 1273.7 7305 16.81 69.2 65745 2614 29628 3744.7 4.98;
" e; T+ R$ i2 H1 b79221 1905.03 1345 8023 18.6 69.1 70346 2798 30063 3792.6 5.1;
! M+ F6 X1 v1 p' _" S; ]2 l78812 2207.88 927.16 8328 20.52 69.3 71088 2964 30904 3951.64 5.21]';( d/ e; B6 l8 z3 ^+ b1 O/ d$ ^7 O3 G
%为原始目标数据
; E: ` {6 G! J: V' j2 PT=[3.1,3.6,4.2,4.8,6.7,9.1,13,18.9,29,51.1,78.2,103.5,128];) l* r2 |+ `1 @/ I% D1 [
%原始数据归一化
3 n4 D0 [- C5 V' v8 e9 `. m& j5 a[pn,minp,maxp]=premnmx(P);# x2 _ }. u! G. B) W( d
[tn,mint,maxt]=premnmx(T);
# [( f! W% D- g* t% L%设置网络隐单元的神经元数%建立相应的BP网络
& [" i; W" ?) v9 `- [net=newff(minmax(pn(:,1:13)),[10,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
% W" S" N, y# w! a, X%当前输入层权值和阈值
. p" p; A9 ^( hinputWeights=net.IW{1,1} ! I' ^9 M3 V2 @) P
inputbias=net.b{1} / T/ o7 u+ N( Y' B: O* ], ?$ c
%当前网络层权值和阈值 . c2 z- Z- i4 _
layerWeights=net.LW{2,1} ; @' s9 w ?9 |/ x- O( X
layerbias=net.b{2}3 \, _ @+ I! F) J0 Z5 q2 ~' f
net=init(net);4 v( H" C: x2 Z9 I- n
% 网络训练代数2 p) }7 c9 _$ l: F P2 D& @8 I6 _
net.trainParam.epochs=10000;
: B, Y( |2 ^ A! t% 网络训练目标误差- I0 d; u+ `- q- z7 K l# }
net.trainParam.goal=0.000001;7 h) ]$ g! n: y( ]' c" M
% 网络训练动量系数& } Z0 {) u8 E3 [
net.trainParam.mc = 0.9;
+ M+ u) Y- o D2 R7 k/ u/ E0 p) \2 V% 网络学习速率
8 H, N7 B. u, {2 }+ D# A w8 Inet.trainParam.lr=0.05;
" n- Q9 V6 z6 @$ G2 |%调用TRAINGDM算法训练BP网络
: ~ [/ P" W6 |, }net=train(net,pn(:,1:13),tn(1:13));
* G4 `3 \8 v7 N6 d* B3 K1 ct_sim=sim(net,pn);
& b' s" C( i, u, st_sim=postmnmx(t_sim,mint,maxt)4 x! P6 s8 ?: ?3 m
E=t_sim-T
( M; p+ R8 c, q- V' b( _M=sse(E)% N; {4 `% G- r4 y0 Y
N=mse(E)2 j$ V9 t2 m7 K8 X
figure(1)' A5 r3 _1 b1 ^4 a
i=1:1:length(t_sim);
3 J0 u/ B9 V9 K9 S5 k) \: M1 ^- E% H. Rj=1:length(T);! [2 a* w- T5 _+ t* ?7 v h; `* B9 x
plot(i+1995,t_sim,'r',j+1995,T,'bo')( X0 @7 S5 v6 ?
legend('模拟数据','原始数据') v2 j. s+ e5 ?& [6 ]& [# [
Xlabel('年份');Ylabel('数量')* s% h, X# [: `# U2 F
title('BP神经网络') |
zan
|