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签到天数: 126 天 [LV.7]常住居民III
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这程序是你自己编的吧!你能说说你想做的是什么吗?0 U% _5 r: K0 t# s' G1 E& [5 F
我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:$ Y/ T# X; U+ g: d, u7 ?9 }/ B
clc,clear. h; ?8 E( @4 p
sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ...& X% M5 E" R0 X8 @$ }
41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];
6 [1 O* K8 b& C3 A%人数 单位:万人7 ^* U, k( i' t; c! [# F
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...
. M1 m/ _) D6 T! |# u( O0 u 2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];7 X% J* T( {% V: `) _( o
%机动车数 单位:万辆/ O6 f& c9 A$ X
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...* D" a/ p# d- k* N% X7 E
0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];. W# e( J5 x n) [( A* `! d: x' P
%公路面积 单位:万平方千米
) ~1 Q9 N% J9 X7 [glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024....
* m; G9 z1 H: f3 O5 w' F: I 19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];; e3 k$ V- H7 Q7 n3 Y/ k( ]
%公路客运量 单位:万人
7 W6 S8 y/ g! W1 O( D! A( Nglhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....
- S2 ^# a. d% }+ y1 [0 ?: q 11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];
5 \% X5 ?) N3 W8 U% L/ H: O%公路货运量 单位:万吨7 @6 P8 m. {* P4 s
p = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵: i1 @, X, [2 J: p/ s2 x
t = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵
n+ m+ q( e: F3 l
4 A4 X% r, i4 }7 @* R% E! `%%归一化处理+ @! ]- z* d) D5 G5 U, |' i
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理' A" V: f$ M+ \. X- E
dx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %' ~! O( `& `5 N3 |* E0 j7 z. g
6 n3 ~ O9 G: a! S%BP网络训练1 c: |) F- H8 Q# O
net = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');! R; S9 V3 x5 u
" k% F" L- C9 @4 I% d
%%建立模型,并用梯度下降法训练1 C( f' ?* J: U7 g% g6 V/ m: r
net.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次% D0 K4 Y* X7 e, G6 j
net.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率8 p! f. \ E" W0 x; E
net.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回
4 @0 v$ b$ x D' C$ Xnet.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差; G4 k o1 t2 ^
net = train(net,pn,tn); %开始训练
I4 `* v1 ]+ ~- r+ e( |" n" Z; q6 s4 C m
%%利用原始数据对BP网络仿真
, y' c6 T' v) t, _/ z; Xan = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真7 D8 D4 w; |" e% j2 G: I& a
a = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级
* l9 L' N" y. M8 f9 a; l1 B0 ~# Z; e X) j& H4 S3 B1 ]5 t
%%对比测试
1 z* _! m0 I$ p. A# C& g! Qx = 1990:2009; v. q0 w3 a k0 F8 M
newk = a(1,:);
+ ~! H" q/ d0 g" Snewh = a(2,:);! d# r- E1 u% q( Z" C6 e3 M
figure(2);, Q3 n: a( N) \/ n) I$ w$ r
subplot(2,1,1);
\: J' c6 A2 Y3 M5 A- rplot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
; _! ?* u8 p# h3 y7 S9 T7 @3 ]legend('预测输出客运量','实际客运量');
| U s5 }! Kxlabel('年份');7 q |4 I- _( r$ c, O2 Z, n
ylabel('客运量/万人');
9 G- B1 L7 \+ C. utitle('运用数据箱客运量学习和测试对比图');7 m1 U8 x0 J) t! c" ?" U
subplot(2,1,2);
' S; {& G- v; M" ]0 Iplot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');$ g; j* t/ N& q: ~
legend('预测输出货运量','实际货运量');
/ D. @8 a# [) a( v( Pxlabel('年份');' m$ _" P$ q# L; m2 [9 {7 G
ylabel('货运量/万吨');
6 H: y9 y$ y4 p6 h6 X) Q vtitle('运用数据箱货运量学习和测试对比图');1 o' [. ?& ~% ^5 A1 L+ X
%利用训练好的网络进行预测4 l( M4 n. A; [3 m3 K$ r
pnew = [73.39 75.55
. q/ h: V& t. b( [; b 3.9635 4.0975
) S( u/ ~, v0 i1 r' I 0.9880 1.0268];
, B% E: l0 J( ~; U0 [8 [2 N" s6 f! cpnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);
F3 f$ M1 C; w' O%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化$ Z0 D7 P* r. B4 p8 r1 q0 a; ]
anewn = sim(net,pnewn);/ E9 H$ M) T. _/ w
%利用归一化后的数据进行仿真
4 N5 |& X9 x6 \4 S3 Y0 }5 ], \anew = postmnmx(anewn,mint,maxt): @* U6 `$ h. {: b
%把仿真得到的数据还原原始的数量级
1 O1 b7 z/ z9 V) e+ N
, F8 d J$ V2 |: ?8 U1 P# \2 x( j7 _$ B! [! T! P b
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$ c4 A+ ]) d* E3 y! ?1 E" C2 V0 h8 G" o/ Q
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