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[问题求助] BP神经网络程序问题求助

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T-Eric        

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    发表于 2014-7-18 21:13 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    这是我从书上打下来的代码,因为书的运行软件版本比较低,我的是Malab2013a的版本,所以我修改了部分程序,但运行出来有问题。请哪位高手帮忙指教和修正一下。谢谢!!
    + P3 V( \" g. {7 W5 h% d: o' e9 y9 Q2 I0 p# Z
    %原始数据输入
    . Y; P( g* P4 I' I9 y( U/ Jclc9 s% Z8 |) {2 H7 Q1 p# [
    sqrs=[20.55,22.44,25.73,27.13,29.45,30.1,30.96,34.06,36.42,38.09,39.13,39.99,...
    4 H) P" J" I9 [' q; C$ n    41.93,44.59,47.30,52.89,55.73,56.76,59.17,60.63];; r( n* B0 ?1 C7 y) o
    sqjdcs=[0.6,0.75,0.85,0.90,1.05,1.35,1.45,1.60,1.70,1.85,2.15,2.20,2.25,2.35,...
    # Q# s9 C' K. d' G7 t5 `    2.5,2.6,2.7,2.85,2.95,3.10];
    0 y1 C3 |: I7 u; ~' x7 I" q( Gsqglmj=[0.09,0.11,0.11,0.14,0.20,0.23,0.23,0.32,0.32,0.34,0.36,0.36,0.38,0.49,...
    - M. R; I; Y% l0 K# i: T    0.56,0.59,0.59,0.67,0.69,0.79];- r1 s6 [4 |0 R' }
    glkyl=[5126,6217,7730,9145,10460,11387,12353,15750,18304,19836,21024,19490,20433,..." T2 _% I) G6 b
        22598,25107,33442,36836,40548,42927,43462];: Z# u3 X9 K6 G% s1 L8 Z3 q
    glhyl=[1237,1379,1385,1399,1663,1714,1834,4322,8132,8936,11099,11203,10524,11115,...& [" L! z4 {7 {" y
        13320,16762,18673,20724,20803,21804];
    / }/ Q0 ~- N0 G+ u: m) h% w( Xp=[sqrs;sqjdcs;sqglmj];- Y- a1 _' l& G' y+ R
    t=[glkyl;glhyl];
    / s. F$ U3 @' ~: i% T. b  [/ B4 Y+ \$ T7 @! R! J$ e
    %数据归一化
    # P( Y% W4 {3 d4 Z, O" u) Y# m[pn,ps1]=mapminmax(p);
    ! p3 v! X1 P+ k7 a& N* q& m5 |[tn,ps2]=mapminmax(t);
    4 q5 y; g! S% X6 q3 Edx=[-1,1;-1,1;-1,1];
    5 v% R+ o' r7 o( I0 H1 [3 ~) n1 d8 u5 ?% ^$ E3 u8 g
    %BP网络训练
    0 C) K! b  S! u* z, Znet=newff(p,t,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');! {0 O+ F  d! X% ]: X5 S
    net.trainParam.show=1000;
    5 _/ L4 }. N& q  H/ G* S( C' ]7 cnet.trainParam.Lr=0.05;0 |) x8 N( J* ^3 h! `
    net.trainParam.epochs=50000;- X9 K9 G7 @- h3 [# d+ n- Y0 P& K
    net.trainParam.goal=0.65*10^(-3);' T: q! q) {9 q. c8 D
    net=train(net,pn,tn);: L! f" K) f( Y- I( `
    - A9 G; T$ P1 i  `# m, p* f
    %利用原数据对BP网络仿真/ r( |. K* \3 b6 ?! x
    an=sim(net,pn);
    * j# a' N- X) b- |6 da=mapminmax('reverse',an,ps2);
    , e6 R1 H0 m) E3 S( r
    5 I" k: y) }' \* ]%仿真结果与原数据对比测试, z5 p5 Q3 g- c# G& g3 {& r
    x=1990:2009;
    & J  l+ P' V8 q# a3 x" unewk=a(1,:);
    ' m4 Y# ~- ~* ~' a+ s: }; tnewh=a(2,:);
    7 _4 ?1 d! f* K% K3 b: \$ q* J8 [- W! \figure(2);
    ! W* X- }) V8 s! G& S) T) Esubplot(2,1,1);plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');* G( i, f, ~- ]4 E" t
    legend('网络输出客运量','实际客运量');* O7 o/ u: Z* V, q) m
    xlabel('年份');ylabel('货运量、万人');( ]3 D; x8 p( s, B' y. D+ G2 y
    title('运用工具箱客运量学习和测试对比图');
    , T+ |  Q" N. g$ f4 [subplot(2,1,2);plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');  s5 P) A; M1 ~; [
    legend('网络输出货运量','实际货运量');* t1 y+ a' k4 N! p' [3 ^
    xlabel('年份');ylabel('货运量、万吨');
    # J; H% q, L0 H( M; A3 O/ utitle('运用工具箱货运量学习和测试对比图');
    - Z) E- {3 ]1 E& U. w( D( M4 V; L, _4 F4 A) W7 x! h
    %新数据仿真
    - x- h" x* x# tpnew=[73.39,75.55& b' e  l+ n1 A! t9 f% W
        3.9635,4.0975* P3 \) B% `: [% z
        0.9880,1.0268];# R0 e9 c) D# p
    pnewn=mapminmax('apply',pnew,ps1);
    # E  N6 W  n+ F5 canewn=sim(net,pnewn);3 @, t" D$ r- L% ]0 |5 I
    anew=mapminmax('reverse',anewn,ps2)" I2 U9 a$ h6 F1 i2 g% y, H

    0 d) R+ U- G) }

    `VCWMZD9E$D~NHRR~AT9B4D.jpg (120.2 KB, 下载次数: 541)

    `VCWMZD9E$D~NHRR~AT9B4D.jpg

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    狼之魂汪洋 发表于 2014-8-6 14:00
    . O) C2 }3 D7 [1 _" o! J0 D你这例题是在什么书上找的?
    / K8 d# d0 E5 R. ?  q0 c0 l; Z
    就是那本《matalb在数学建模中的应用》
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    你这例题是在什么书上找的?

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    T-Eric  就是那本《matalb在数学建模中的应用》  详情 回复 发表于 2014-8-7 20:55
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    1. %BP网络训练/ I5 z; I, j: ?! i! c: {' x
    2. net=newff(p0,t0,6,{'tansig'},'traingd'); 1 m4 |0 K5 a3 u! s
    3. net.trainParam.show=1000;
      2 a: G  F# }4 V9 a- D
    4. net.trainParam.Lr=0.05;* ]9 X$ Z2 C1 c4 H& ]+ o, ~) Y
    5. net.trainParam.epochs=2000;
      & _8 V3 q. n  i8 s3 F; z( K
    6. net.trainParam.goal=0.65*10^(-4);# i/ m+ q8 T; ^0 h
    7. net=train(net,pn,tn);
    复制代码
    我只改了这里面的,' f+ Z; Q8 m( d& }  K+ t
    一、改成单隐含层的,6个节点) v1 |5 r2 U! k0 ]7 [& ~- e6 N
    二、训练函数改成梯度下降BP算法 traingd$ s2 e( b0 M$ \5 s, V- P# G
    三、迭代次数改成20008 I8 F( n3 h) W* ^/ F% q+ @/ e
    上面的参数是自己试的,我也不知道为什么。
    % f) b/ J- z4 O' C5 E, R/ `/ a由于这玩意儿比较不靠谱,楼主多运行几次就能找到拟合的比较好的网络。
    8 F' O7 F6 L0 M1 b关键问题是有没有过拟合我也不知道,等大神来解答吧
    唉,无心学习啊,堕落了堕落了 ...
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    且生 发表于 2014-7-21 18:22 3 l# a" x$ u+ J. Q
    忽略我上面那个,改动的地方在18,21,25行……求批
    2 h' x; p1 r# K) T/ l  m  y
    确实改善了很多,很是感谢。但效果还是不太理想,而且为何只学习了几十次就停了呢?即使我修改了目标精度。

    p1.jpg (166.22 KB, 下载次数: 576)

    p1.jpg

    p2.jpg (158.1 KB, 下载次数: 535)

    p2.jpg

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    忽略我上面那个,改动的地方在18,21,25行……求批
    1. clc( h\" z1 u$ v' ~7 r9 _9 _\" h
    2. sqrs=[20.55,22.44,25.73,27.13,29.45,30.1,30.96,34.06,36.42,38.09,39.13,39.99,.... d6 J$ w5 H& @! G, ~% l0 v
    3.     41.93,44.59,47.30,52.89,55.73,56.76,59.17,60.63];
      5 \. r7 F8 `- h& l, C2 l& v) ^; [2 @
    4. sqjdcs=[0.6,0.75,0.85,0.90,1.05,1.35,1.45,1.60,1.70,1.85,2.15,2.20,2.25,2.35,...
      8 v) n, e3 c# Q. s6 [\" C: H\" K
    5.     2.5,2.6,2.7,2.85,2.95,3.10];
      ( _5 I; ^3 K$ y$ w6 y
    6. sqglmj=[0.09,0.11,0.11,0.14,0.20,0.23,0.23,0.32,0.32,0.34,0.36,0.36,0.38,0.49,...
      4 w) @/ C5 c% t* @; b7 \9 a
    7.     0.56,0.59,0.59,0.67,0.69,0.79];
      9 O4 z\" K1 J/ V4 D& A# ]
    8. glkyl=[5126,6217,7730,9145,10460,11387,12353,15750,18304,19836,21024,19490,20433,...
      : D7 _: g: o$ Z: l
    9.      22598,25107,33442,36836,40548,42927,43462];
      ; l+ `  T- d  T- I2 u
    10. glhyl=[1237,1379,1385,1399,1663,1714,1834,4322,8132,8936,11099,11203,10524,11115,...
      $ E  h\" ]4 v& E, I- A\" [2 i7 w
    11.      13320,16762,18673,20724,20803,21804];) h5 w6 Y8 t$ Z2 f2 p7 M
    12. p=[sqrs;sqjdcs;sqglmj];
      0 v+ h% Y' D/ {( R* R2 z( l( g
    13. t=[glkyl;glhyl];, d  i9 ~) u5 K8 u) e) B
    14. %数据归一化) j  ?: D+ W9 c# l$ _
    15. [pn,ps1]=mapminmax(p);
      * n$ F' J% ^& i) f
    16. [tn,ps2]=mapminmax(t);
      3 U! ]* ^6 L# B1 }% X
    17. %dx=[-1,1;-1,1;-1,1];
      0 i9 v' G0 |% g
    18. p0=minmax(pn);t0=minmax(tn);
      . i$ n/ i% o8 V- @0 F\" R

    19. / ]4 Y/ z& C9 O) w6 T, Z2 v
    20. %BP网络训练+ b% j/ l\" R8 r$ x
    21. net=newff(p0,t0,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx'); : C) z$ f1 D2 N, x; }) F
    22. net.trainParam.show=1000;\" L$ G: u2 b9 U. Q
    23. net.trainParam.Lr=0.05;4 x0 V3 k* g) f, W' u) {) G
    24. net.trainParam.epochs=50000;' X\" c# N$ \) c, J\" q
    25. net.trainParam.goal=0.65*10^(-5);
      5 G  l  @; ^* ~! A, K  K$ g* d
    26. net=train(net,pn,tn);/ b0 l0 [5 k+ i2 U; m; k

    27. : A; \* J- e/ w9 J( q
    28. %利用原数据对BP网络仿真
      * n' G! `; G! C6 K6 i% _
    29. an=sim(net,pn);5 I& r! ?. J* ]* X\" b6 |
    30. a=mapminmax('reverse',an,ps2);
      1 V+ y4 d( V+ V
    31. 8 Y+ ~: E- l2 n9 c( O# }
    32. %仿真结果与原数据对比测试 5 i: e2 u% u* x  R) ?; \8 ?
    33. x=1990:2009;\" d' F5 A: Z5 Z  }3 J' @- D8 |
    34. newk=a(1,:);
      % b, W4 }4 B: G2 h
    35. newh=a(2,:);
      , _- V8 y5 I' I& R; ^
    36. figure(2);
      7 V; @$ k1 V5 L1 A$ h
    37. subplot(2,1,1);plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
      * z% ~( {+ ^+ Y( P
    38. legend('网络输出客运量','实际客运量');# r' a- [6 j3 O8 W\" w5 [6 Z
    39. xlabel('年份');ylabel('货运量、万人');
      . H% t- P/ W! P3 P. Y
    40. title('运用工具箱客运量学习和测试对比图');
      # x. N4 J1 r1 B9 r& R! ?; Z\" p
    41. subplot(2,1,2);plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');
      ! z+ z7 N- q2 m* C: j
    42. legend('网络输出货运量','实际货运量');- y' E  v0 X, U. L+ B1 Q
    43. xlabel('年份');ylabel('货运量、万吨');/ z, @, v% m: a* ^, t3 `
    44. title('运用工具箱货运量学习和测试对比图');
      : s. R$ a$ j& }- l; J& q0 Q6 o( I
    45. 4 {4 A+ ~( q$ Z' _1 @, H# t
    46. %新数据仿真
      ; F8 ^+ g$ @* p
    47. pnew=[73.39,75.552 i% F+ U/ T' l7 r: Y3 {1 I8 O! l
    48.      3.9635,4.09755 |$ |3 a4 b* ?* ^
    49.      0.9880,1.0268];( \; r6 y3 V( w# p( O
    50. pnewn=mapminmax('apply',pnew,ps1);
      * E3 Q6 n4 m8 C8 {! X5 b. T
    51. anewn=sim(net,pnewn);
      ' x; e3 t. R  e3 c
    52. anew=mapminmax('reverse',anewn,ps2)
    复制代码

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    T-Eric  确实改善了很多,很是感谢。但效果还是不太理想,而且为何只学习了几十次就停了呢?即使我修改了目标精度。  详情 回复 发表于 2014-7-22 21:14
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    1. clc
      ) e' x7 n& P. X! J
    2. sqrs=[20.55,22.44,25.73,27.13,29.45,30.1,30.96,34.06,36.42,38.09,39.13,39.99,...
      ' K6 x% h, v+ g- }& ?$ b  m
    3.     41.93,44.59,47.30,52.89,55.73,56.76,59.17,60.63];& V4 B2 B. G. I2 k, F
    4. sqjdcs=[0.6,0.75,0.85,0.90,1.05,1.35,1.45,1.60,1.70,1.85,2.15,2.20,2.25,2.35,...& C' x$ i2 w( n6 ]- w, O$ l9 u
    5.     2.5,2.6,2.7,2.85,2.95,3.10];, ^9 m\" k: u4 I( _% h
    6. sqglmj=[0.09,0.11,0.11,0.14,0.20,0.23,0.23,0.32,0.32,0.34,0.36,0.36,0.38,0.49,...
      7 Z( Z1 q# L$ Z
    7.     0.56,0.59,0.59,0.67,0.69,0.79];
      8 |  ]& v5 n+ \. K; j6 c- ^
    8. glkyl=[5126,6217,7730,9145,10460,11387,12353,15750,18304,19836,21024,19490,20433,...) j- v- R3 u, S! p8 L4 F7 s
    9.      22598,25107,33442,36836,40548,42927,43462];' s1 v- L! ]' R/ B- f# u2 }) C
    10. glhyl=[1237,1379,1385,1399,1663,1714,1834,4322,8132,8936,11099,11203,10524,11115,...
      0 P; z( X/ c) h# A' d4 e
    11.      13320,16762,18673,20724,20803,21804];
      ! A8 F/ b/ i  i( L9 I
    12. p=[sqrs;sqjdcs;sqglmj];
      3 M/ X& a9 Y8 x\" L5 o3 ]  l
    13. t=[glkyl;glhyl];; X& U0 s( M& w8 J4 M, Q* z+ a- X) A
    14. %数据归一化3 Z. O( |3 W1 a
    15. [pn,ps1]=mapminmax(p);- |3 W7 F5 S3 P
    16. [tn,ps2]=mapminmax(t);9 H) g, |7 ~\" P) s6 }4 o
    17. %dx=[-1,1;-1,1;-1,1];/ J! f' n* t: x5 ^5 Y\" e
    18. [color=Red] p0=minmax(pn);t0=minmax(tn);[/color]; v; w2 ~. x4 s& h7 ?# ~
    19. - Q9 Q% m) T; s9 Y\" A
    20. %BP网络训练/ V& z: H2 C* ~; u
    21. [color=Red] net=newff(p0,t0,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx'); [/color]
      & I, Z, c  T7 B- ]\" _
    22. net.trainParam.show=1000;
      8 d! ~' N9 U$ C( O
    23. net.trainParam.Lr=0.05;/ J% Q7 r4 M' i: K9 A* q
    24. net.trainParam.epochs=50000;
      1 k3 J; s* D# Z6 f% o
    25. [color=Red] net.trainParam.goal=0.65*10^(-5);[/color]1 _0 h, W  J+ _0 F, l
    26. net=train(net,pn,tn);
      + u/ j: d5 L9 M; ~5 E8 Z  Y, k

    27. 0 |0 k2 r* Q2 b1 W7 c7 ?4 E
    28. %利用原数据对BP网络仿真
      ! C+ x& O8 q  ^! N4 K\" F
    29. an=sim(net,pn);
      6 H8 Y8 A% c0 n9 I8 W
    30. a=mapminmax('reverse',an,ps2);
      2 Q) ~8 W& Y3 l1 R2 ^- g: n
    31. , m& R, |3 ^. c# y( l, u
    32. %仿真结果与原数据对比测试 \" k$ F' I1 e' e, f\" N
    33. x=1990:2009;& I  `2 s5 t\" u
    34. newk=a(1,:);
      2 s7 f) I, J  A5 p4 C/ [$ k! b
    35. newh=a(2,:);
      4 G7 j, D' n9 x\" k4 x, `3 H
    36. figure(2);8 |1 ~. u1 ^$ J) c* U
    37. subplot(2,1,1);plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
      + a. U- N2 ^2 m, i
    38. legend('网络输出客运量','实际客运量');& Z, T: Y! z* A7 H# r/ a( m' m8 ]
    39. xlabel('年份');ylabel('货运量、万人');\" w0 F7 H  P, Y' ?. r2 a
    40. title('运用工具箱客运量学习和测试对比图');
      8 G! s0 F; i4 ?# N; P4 u2 |
    41. subplot(2,1,2);plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');
      1 i$ }+ _, G% G+ @7 B\" |
    42. legend('网络输出货运量','实际货运量');
      $ K$ r3 X( H( |3 S6 e6 N! {9 d; A) N
    43. xlabel('年份');ylabel('货运量、万吨');
      : n. z. g# c0 A& y\" S
    44. title('运用工具箱货运量学习和测试对比图');& Q# K( s; }0 z

    45.   h1 E* g6 U% f
    46. %新数据仿真
      , }, W/ \\" z% k! w9 ^4 f$ T% Y
    47. pnew=[73.39,75.55# c8 M1 O1 o; Q* h# g/ i( i
    48.      3.9635,4.09753 D9 ]  B3 B8 V
    49.      0.9880,1.0268];- ^1 _2 R3 [1 w/ I0 I
    50. pnewn=mapminmax('apply',pnew,ps1);% O& b- k% A5 _  p) D+ l. T
    51. anewn=sim(net,pnewn);
      ' }9 M: e& _+ J* F1 N  f4 y! F% I
    52. anew=mapminmax('reverse',anewn,ps2)
    复制代码
    唉,无心学习啊,堕落了堕落了 ...
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    [LV.9]以坛为家II

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    [LV.6]常住居民II

    自我介绍
    数学建模准备中...

    社区QQ达人

    gancm 发表于 2014-7-19 12:30
    5 C- e/ I6 v7 Q; s( J看了图我感觉是网络输出后面那几个值太大了,前面基本都是一条水平线了,具体哪里还看不出问题。你把修改的 ...
    2 }; `; X2 K5 u' _
    因为版本更新,Matlab中的Newff命令用法有所改变,原命令为:. {* {% X+ I, l3 X, x# c
    net=newff(dx,[3,7,2]{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');! q  Y& M% x2 ]6 }; E. r
    我修改为:
    0 F! T* [- R! i" q9 R* f2 Cnet=newff(p,t,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');7 m9 w( _+ C  ?* T# o5 c$ V1 e
    然后有些命令被其他命令替代了,其中有premnmx,postmnmx,tramnmx命令好像被替换了,使用了一个强大的命令mapminmax。原命令为:
    % V7 |! _" d! ~1 _+ u[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);
    + r8 z7 N) V6 W; |a=postmnmx(an,mint,maxt);5 e/ p' P( V9 b" X' Z# _! _
    pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);
    : h: k# I! ^, uanew=postmnmx(anewn,mint,maxt)( o( R+ t+ o8 A9 Q
    我修改为:# v: K. H. L/ V9 p
    [pn,ps1]=mapminmax(p);[tn,ps2]=mapminmax(t);
    " `0 F1 ?0 b6 G0 Aa=mapminmax('reverse',an,ps2);9 m# t# [) k9 {. e+ O
    pnewn=mapminmax('apply',pnew,ps1);
    ) i# d0 d  c3 Z' Xanew=mapminmax('reverse',anewn,ps2)
    ( g, m' G% v/ f, W4 x0 N: P6 j) P1 j/ ~9 C4 k0 a/ `& ?! S' B; N
    原程序为:
    ( Q( v+ m) j- v  _%原始数据输入
    , u4 A! r$ r' Q2 U8 }' Aclc8 Z. @  q, |. J% D
    sqrs=[20.55,22.44,25.73,27.13,29.45,30.1,30.96,34.06,36.42,38.09,39.13,39.99,...* g3 @/ H6 f: F2 P( U9 E, W+ C
        41.93,44.59,47.30,52.89,55.73,56.76,59.17,60.63];) w4 W$ D: d* x! Y1 n' `7 ?6 Z3 J
    sqjdcs=[0.6,0.75,0.85,0.90,1.05,1.35,1.45,1.60,1.70,1.85,2.15,2.20,2.25,2.35,...
    / z' o1 I; T/ k& s( n% u3 {* X    2.5,2.6,2.7,2.85,2.95,3.10];+ }- H( e6 W4 T3 M: j
    sqglmj=[0.09,0.11,0.11,0.14,0.20,0.23,0.23,0.32,0.32,0.34,0.36,0.36,0.38,0.49,...
      v2 c. K. U: \" p1 x3 E. `- U' ]) _    0.56,0.59,0.59,0.67,0.69,0.79];
    " n- n6 }6 ~  ]9 Y; |glkyl=[5126,6217,7730,9145,10460,11387,12353,15750,18304,19836,21024,19490,20433,...( G1 J/ z* q/ ~9 \
        22598,25107,33442,36836,40548,42927,43462];! S+ J: J5 E$ Z, L# O
    glhyl=[1237,1379,1385,1399,1663,1714,1834,4322,8132,8936,11099,11203,10524,11115,...
    % `) s- h: z5 ?. i  S+ R: d    13320,16762,18673,20724,20803,21804];4 u+ Z% s& l' r# ]3 g: M# B
    p=[sqrs;sqjdcs;sqglmj];7 m" G# r4 f$ W+ q0 V& ]+ O3 ]7 ~
    t=[glkyl;glhyl];
    5 j' n+ C0 }$ d
    , r; n% V9 U1 P  {0 L3 a* O%数据归一化+ g; S9 A8 L7 O
    [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);
    : ]' I* }0 I" V1 S+ Jdx=[-1,1;-1,1;-1,1];/ w# p1 X$ U  ?& m

    1 W7 V) E: @! l5 i0 H( V; m%BP网络训练6 g7 [7 P* [% O
    net=newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');9 A& K+ P& N6 P/ k2 S3 F0 E& J% B
    net.trainParam.show=1000;3 q. T, l: z& Z4 P, S5 p8 n! x  ?- c
    net.trainParam.Lr=0.05;) d# \: n, z1 l" H# u- `0 N8 Z
    net.trainParam.epochs=50000;: ~0 d  A' t) q" l8 p  M3 m
    net.trainParam.goal=0.65*10^(-3);
    ' E: E; m, ^4 u' q+ t$ anet=train(net,pn,tn);
    - E: D/ ?+ ^7 \, b1 v- ]. i
    / R$ H- n4 P. u3 L# [0 S! B%利用原数据对BP网络仿真
    - h7 w. J$ C, Nan=sim(net,pn);+ s% ^; r5 H8 H) q: [2 x
    a=postmnmx(an,mint,maxt);+ h+ W9 j8 r# |* q4 A3 R
    0 U4 r, h# z# b7 ?; r6 }2 @
    %仿真结果与原数据对比测试4 z5 Q$ ?! r) g
    x=1990:2009;
    ) M2 s/ V% x# b3 K; A5 Onewk=a(1,;
    " G& ~0 y. x* w, r7 _newh=a(2,;2 R0 W; ^* l5 _3 H
    figure(2);7 F4 E3 x' K8 z: w  U
    subplot(2,1,1);plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');1 x6 Z# g' L0 r# Q5 ?
    legend('网络输出客运量','实际客运量');' p# T& n) `  M& c+ o- }8 D- D
    xlabel('年份');ylabel('货运量、万人');, T( C/ P) N  g4 B% U/ t: {! d& R
    title('运用工具箱客运量学习和测试对比图');
    : R  O% Z, a9 W9 A* E4 _subplot(2,1,2);plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');
    % \) c1 K5 y( h+ z, \legend('网络输出货运量','实际货运量');6 A# X' }, O! d" r! i3 a; h6 _
    xlabel('年份');ylabel('货运量、万吨');' Q) V4 c/ S$ t+ |$ i) t5 x; U3 ?
    title('运用工具箱货运量学习和测试对比图');
    $ C$ s! ?8 d* _1 n+ C8 j, \2 m  K
      z. U9 n/ y% P%新数据仿真0 \" l6 T+ C% S; S
    pnew=[73.39,75.55
    # g* j, ^5 Y7 N  U9 N    3.9635,4.0975$ _( p; a, H6 A  ^# a$ t, Q0 x" d
        0.9880,1.0268];; x: f) G& N# S' L& X8 |+ o! t0 x$ V, H
    pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);
    - a; j- w* S  Q3 f: g) I1 xanewn=sim(net,pnewn);8 P; V! `8 H) h1 T; a
    anew=postmnmx(anewn,mint,maxt)

    : ]1 V/ S5 b0 W* k9 a/ l+ P$ |- s. B) U" @3 [
    修改后程序为:3 r. L; z, C$ [8 J
    %原始数据输入
    2 N5 @# |2 ~0 g; i; O  [9 fclc
    $ t  F5 r0 `* }. C2 E% [3 W5 Nsqrs=[20.55,22.44,25.73,27.13,29.45,30.1,30.96,34.06,36.42,38.09,39.13,39.99,..." u4 h" k2 G& K; X4 g0 \
        41.93,44.59,47.30,52.89,55.73,56.76,59.17,60.63];" P- I3 s, t; w( @4 }- c' x2 P1 }
    sqjdcs=[0.6,0.75,0.85,0.90,1.05,1.35,1.45,1.60,1.70,1.85,2.15,2.20,2.25,2.35,...
    * D  c: j, O( }  j( P9 T    2.5,2.6,2.7,2.85,2.95,3.10];
    4 D+ A/ q7 r1 I5 H# e* m: S$ X3 Z' Ysqglmj=[0.09,0.11,0.11,0.14,0.20,0.23,0.23,0.32,0.32,0.34,0.36,0.36,0.38,0.49,...) V0 W+ V7 q6 i! k) m
        0.56,0.59,0.59,0.67,0.69,0.79];
    4 J9 C6 J5 X" k3 b, Oglkyl=[5126,6217,7730,9145,10460,11387,12353,15750,18304,19836,21024,19490,20433,..., S' f  x( F% l, J, I# u4 j& i
        22598,25107,33442,36836,40548,42927,43462];3 |$ r% B; o8 l- w9 X5 i/ B: N
    glhyl=[1237,1379,1385,1399,1663,1714,1834,4322,8132,8936,11099,11203,10524,11115,...7 I- }4 \" M. ]- G: ^" T: c
        13320,16762,18673,20724,20803,21804];
    ' z1 @4 Q4 g. L' o+ p6 I, o5 Sp=[sqrs;sqjdcs;sqglmj];
    9 F" Z) Z8 v, K4 q* c% ]- lt=[glkyl;glhyl];; h) ]5 a8 j/ ?( P
    0 R) M  [' E( e8 \: J7 s
    %数据归一化
    : H: W3 t5 V- b. |, X; f3 R[pn,ps1]=mapminmax(p);
    # V+ x; P# U' `, |7 r[tn,ps2]=mapminmax(t);
    - ?" ^# v1 J% X( W" H, e/ j5 A- C; V: l; L
    %BP网络训练
    0 B" l# j! H) J1 P- ^  F; a: I8 I4 ^4 k6 Vnet=newff(p,t,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');5 }% @2 U- @' }* ^6 W) G7 f
    net.trainParam.show=1000;5 q% g% G- p  ^$ Z! x
    net.trainParam.Lr=0.05;
    3 C7 Y4 w* b; P6 Mnet.trainParam.epochs=50000;, w* q* O0 c6 j6 U2 m, j9 G
    net.trainParam.goal=0.65*10^(-3);
    0 S; o4 K: i! `7 D3 Q1 wnet=train(net,pn,tn);
    7 x! G# X! z- U3 Z' ~
    ! Y7 C1 v; y5 W8 c0 F. [. y" e%利用原数据对BP网络仿真
    * Z7 t+ K2 h8 C+ qan=sim(net,pn);
    " t% X& t+ c2 g4 V# ja=mapminmax('reverse',an,ps2);
    1 r8 N9 O4 z5 D
    ' r: p4 N6 Y* ?5 x%仿真结果与原数据对比测试
    : c- N# X* ]. e5 g/ W8 hx=1990:2009;1 b/ {4 ]3 e3 ~) ^) I! u
    newk=a(1,;
    ( N' c+ ?- M' [% Znewh=a(2,;
    2 S1 j) d5 d1 F( s, afigure(2);
    3 {! J- M- h8 C! qsubplot(2,1,1);plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');$ V( k% x; Y3 V' B
    legend('网络输出客运量','实际客运量');1 Y" s9 n( j. J
    xlabel('年份');ylabel('货运量、万人');
    2 |; X# W0 w5 D! Gtitle('运用工具箱客运量学习和测试对比图');# ]- }+ S- M5 m  V" C
    subplot(2,1,2);plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');7 B& v) _1 u# s9 R
    legend('网络输出货运量','实际货运量');, R: l+ i- q$ _% Y6 {1 X! X
    xlabel('年份');ylabel('货运量、万吨');3 F) k0 e" h+ n' B: ]* {  C
    title('运用工具箱货运量学习和测试对比图');* E6 E/ o* D; D
    - e# r. C- r8 {8 P. h2 Q
    %新数据仿真
    $ {1 O1 b& x# W' z: M6 spnew=[73.39,75.55
    3 W0 y3 x+ V; _5 d    3.9635,4.09755 K" Z# `$ `- i9 [# \  J7 w
        0.9880,1.0268];
    3 e* `8 u' I- c( ?/ l# Bpnewn=mapminmax('apply',pnew,ps1);
    ! ]9 i; D0 a3 S' R& X: c" manewn=sim(net,pnewn);
    ! ?* n& P$ A; Uanew=mapminmax('reverse',anewn,ps2)/ ^0 p; g/ p& F# y# _% T9 F* Q
    (修改的地方用颜色标记了)' l7 _, B6 O& `3 n! E  p; P" N( c
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