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本帖最后由 李食其 于 2009-8-11 09:00 编辑 ) {1 \: O }+ }4 T' A+ n
7 L( i& Y5 I4 m% g) U现在已知一种产品的库存记录,预测下个月的库存' W8 s# d* V5 n" B! r
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
- l5 R+ y" f1 K I+ u7 z我的神经网络程序如下: _; M V0 X! y' I
T=[...];
6 S ]5 [0 J5 Y+ u- _/ X+ G4 tn=length(T);
! c8 Z- e6 E; JP=1:n;
! o/ X/ y3 x0 y) ^, Q% 创建一个新的前向神经网络 $ e4 `2 z8 P8 z& f8 a" a. P" S- e
net_1=newff(minmax(P),[49,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')7 J" Q2 g" N* k, b+ g. E
% 当前输入层权值和阈值9 K9 n0 i! ]# p# M1 d2 f8 ?/ I
inputWeights=net_1.IW{1,1};
6 u; F0 z$ E$ Winputbias=net_1.b{1};% S$ E, X0 M/ ~% Y7 d# ^
% 当前网络层权值和阈值
" S' p# A v/ T2 `5 o" c Y6 l0 ylayerWeights=net_1.LW{2,1};
& V7 M6 W5 [. wlayerbias=net_1.b{2};& n& d [* F7 Q" d% k5 y5 e4 y
% 设置训练参数& e1 H' c- w- g6 d" P
net_1.trainParam.show = 50;
; y9 B8 S2 d2 {! I1 h: bnet_1.trainParam.lr = 0.05;6 a0 y" G+ Y, k, Q3 i) z8 R( U
net_1.trainParam.mc = 0.9;' ?8 d J% e% Q5 v- s) `( g& ?
net_1.trainParam.epochs = 3000;$ @. J" [0 {' M z% u
net_1.trainParam.goal = 0.0001;, o, Y3 M/ c7 q G5 T
% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络9 q# L/ w. S/ Y: @& U9 k6 W
[net_1,tr]=train(net_1,P,T);* m5 \5 V, V# e, Y7 \
% 对 BP 网络进行仿真
! S( R9 ?& b& _& L; F; b5 VA = sim(net_1,P)3 }! F- X# b& f# C, ^. r. i4 K9 Y b
% 计算仿真误差
0 O- ^- P' O4 S8 p5 ]: u. O1 H- @; P! iE = T - A;
& u; S6 ~: ? ]4 _6 W& C$ H! C" gMSE=mse(E)- A. y0 Y; @* O, ]7 i) O, u1 u
x=[n+1];%测试
/ z2 d) x- H E" q6 W: @, k5 ^kn=sim(net_1,x)$ ?5 u# d1 G# w, z: v1 _
' I" n- _6 a: ]9 H7 m+ r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。# b+ }' J8 D2 N7 s- t7 A
我的数据量挺大的,从2007年至今,而且数字比较大
, K; {1 M1 {% ^) a: K" E" l有没有懂得,帮帮我。. Y7 a/ c6 Z6 P' `) W
献上资料先 |
zan
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