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20体力
day=[8.6187,8.3507,8.3142,8.2898,8.2791,8.2796,8.2784,8.2770,8.2770,8.2774,8.2780,8.1013,7.8087,7.3872,6.85,6.81,6.622,6.61,6.25,6.07];
3 G8 m* v) B& \) j- `7 W8 Cdayhistory=day(1:16);%取其中三十天作为历史数据样本
7 m" U* T# e6 M& T3 p6 kdayhismod=reshape(dayhistory,4,4);% 将历史数据分为6个样本,每个大小为5,其中reshape是以列排序的9 ]4 b Z' @9 R; z. q0 m
dayday=day(1:12);% 取其中的前25天
. ]7 d2 Q% z7 K5 Y ~9 Ldaypost=day(5:16);%取其中的随后25天
- B& ?" y5 @ [1 ]) Z9 {* c& qp=reshape(dayday,3,4);% 将前25天数据分为5行5列矩阵作为网络的训练输入样本
, k3 M& Z; G' `- I; D& K0 xt=reshape(daypost,3,4); %将随后的25天分为5行5列矩阵作为网络的目标输出向量
/ w3 V$ z6 @) a1 \) ydaylast=day(13:16);9 l& ]" l6 u A( w7 U* n7 ^( J M
h3=reshape(daylast,4,1);% 将倒数第二个样本作为网络测试时的输入样本
. O$ c- u" X! b E7 S- o+ o1 Cr=5:16;
* { M' F) P# D4 V2 m' @$ lrr=reshape(r,4,3);
- E; P1 C8 J, \! \0 s0 F%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
$ C0 O. U; O* S S2 R0 r% Bnet=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\'); v, ~6 ^; i1 e/ K$ @3 [9 G6 O6 @
y1=sim(net,p);
! e5 f7 p5 s* x- H6 A. X' M% 新建网络,其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
$ F; M2 y& ~1 V% M% 两层的传递函数均为purelin" ?* _. t8 X/ R/ U% a/ E
% 训练函数为trainlm# h; I# |% S2 X$ ]
% 所训练的网络大小为[5,5]3 }2 `7 T `0 g7 z9 z
% 仿真训练前的网络
' j9 |: Q8 M2 n; S
: Y3 V2 ^6 [- D+ k1 A4 X%%%%%%%%%%% 进行网络训练 %%%%%%%%%%%%%%
& |. ^" @/ \; Z' E6 S% network parameters:
% P4 o. E l3 }/ [% epochs--epochs of the train
7 Q! w6 C" u7 P; L) _, h% goal--errors goal of the network7 y# j8 e; M1 n! W* }" Z8 Q
% lr--learning rate
: _' m0 E/ @. a. n7 D9 r( h% shows--epochs between the displays
" R% m" S7 {2 ?# Z# y7 T/ B/ [9 n% time--Maximum time to train in seconds( R, X4 s: @. j- r5 w
net.trainParam.epochs=200000; % 训练次数$ k- q- t h; ]2 s
nettrainParam.goal=0.0001; % 误差期望值9 ~# Z, u/ x9 o: {2 N
% returns of the train:% F2 }; Q( @! n. V0 _0 `/ Y0 C2 @+ U
% net--New network
3 X, B/ A4 W3 `' ~3 _5 Z% tr--Training record (epoch and perf).
* S9 R1 n1 Z) P: v9 l$ g7 M% y7 `% Y--Network outputs.
' v; a8 N! V6 Y( o% E--Network errors.
% a7 ]3 K: {/ s/ [[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
& Q2 u3 t8 G- i5 x3 I%%%%%%%%%%% 网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%! \6 R6 ]# x2 k/ d. p* @
% input the testing points here %
! b+ p3 M4 v# ~title(\'神经网络训练结果\');0 Y# w( |! g4 T% A8 O
xlabel(\'时间(天)\');2 M1 [% W$ _# h* D0 D6 N0 I6 i
ylabel(\'仿真输出结果\');
4 i' f# e/ Y% ]$ J- d5 g7 C0 rlegend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');8 |1 N6 f q2 o6 \
%%%%%%%%%%%%%%%%%% 绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
' a% u8 s, x* ^7 M9 Kx=1:4;
* I M" Q3 Q9 Z* n2 Sy=1:4;
6 [9 v) c( X7 e/ C" Q* k! m |; b Yy21=sim(net,p);
2 ~2 _/ H, w$ iy2=reshape(y21,1,12);1 O7 s( `, e. @; v$ e
clf
6 [( X" F9 ^' y/ P" C" lplot(r,y2,\'b-^\')
8 w: A+ W, Q# F( Zhold on
- c- I7 E0 _, `$ S/ k4 Yplot(1:20,day,\'r-*\')
9 ^* b: [1 R9 v! {; o1 K%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%. w: d* O2 C- C9 | I- l- \
y3=sim(net,h3);
4 e7 _0 f# d. ]* a9 Q# mplot(17:2:20,y3,\'-*\')
4 _5 c" n% N9 o: E7 I! [4 O( |. Whold on* b" J' H; X* X( e
title(\'神经网络训练结果\');
9 o5 E. J! p$ _xlabel(\'时间(天)\');
, X8 }; p0 h0 p. h0 Cylabel(\'仿真输出结果\');0 n9 y7 e0 Y3 b
legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
6 O. P: Y& h% E! F' u. j' a" E2 _%%%%%%%%%%%%%%%%%% 绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
/ y4 G& s/ I0 R+ b cx=1:4;
4 O( O" P7 U2 N; M" e, N5 `6 j# zy=1:4;
- t+ X# z: w: ?# M. Aplot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
9 N$ S6 F9 Y$ o1 ]! [运用简单的神经网络,怎样处理已经有的数据,一般输出的怎样的结果,有什么用,谢谢
: `# L: F; l# s; ^0 d5 _ |
zan
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