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本帖最后由 李食其 于 2009-8-11 09:00 编辑 ! u( S" g- r$ Y3 o/ B. I1 J
* c9 N G( A* ^2 I, h( R现在已知一种产品的库存记录,预测下个月的库存+ c! u6 S( F2 a0 d( u+ ? L
我查找了各种预测的资料,也编程算了,用了灰度预测,神经网络,拟合,时间序列,能用的都用了,可是没一个准的。我要疯了
. p* U. S0 p3 m我的神经网络程序如下+ c, q. c$ V. B1 K
T=[...];* P8 ]" R5 }+ `, L+ B
n=length(T);, V5 U! C9 \* @9 t; l/ d/ B
P=1:n;
% ]. F% m4 M. f3 l# H4 q% 创建一个新的前向神经网络 * \1 z4 m! B$ I. B
net_1=newff(minmax(P),[49,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')5 D% i2 C; S6 x- k! I, Y
% 当前输入层权值和阈值
! q0 L% C- k& f* L- }4 D6 e2 oinputWeights=net_1.IW{1,1};
$ W1 k) U, N" p, Zinputbias=net_1.b{1};
/ c, S- u: `& s" V5 ]) g. k8 c% 当前网络层权值和阈值! C6 W( n, |! P1 Q4 {8 {. G" o
layerWeights=net_1.LW{2,1};: d! }) p/ g. l9 T, Q) G p5 d
layerbias=net_1.b{2};, d# E& f) K6 V! u, w
% 设置训练参数5 ]2 b& Z& G3 s: G% i; e
net_1.trainParam.show = 50;5 r T" p$ g, }
net_1.trainParam.lr = 0.05;
: Y4 p+ O! N% y! @! rnet_1.trainParam.mc = 0.9;
0 h# K- m* t0 f4 K. Wnet_1.trainParam.epochs = 3000;
2 H" }" B7 Y! L5 F2 B1 C0 p6 cnet_1.trainParam.goal = 0.0001;: R3 N5 H, a+ Z: }! D8 W
% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
: y! E- M% \4 z/ e$ z1 A; X[net_1,tr]=train(net_1,P,T);. y/ x" I6 Y( `, X" m! f
% 对 BP 网络进行仿真
l" F7 r; U* F, U u" h, Y ?A = sim(net_1,P)
9 i( W6 r1 _( R% 计算仿真误差
& V( m: [6 e" B! g6 ^* FE = T - A;, V& ]7 u* J+ U8 G0 o
MSE=mse(E)
7 I. ~$ g. X: }" S: ]! L' D! zx=[n+1];%测试
7 c! h7 w& j# Ckn=sim(net_1,x)2 ^" E: O; M6 y8 B% z
0 t! k8 b, L7 f. ]& f; ~
每一次运行的结果都不一样,而且没一次准的,有的时候差的还特别多。& u, _/ @' n+ i5 M2 n" I
我的数据量挺大的,从2007年至今,而且数字比较大
! S, i4 d( S+ s. }7 f有没有懂得,帮帮我。& A( _8 _( ]/ b* w' J
献上资料先 |
zan
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