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升级   23.3% TA的每日心情 | 奋斗 2015-4-4 20:23 |
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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?( R, V `! @! O) z: Y( T L
我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:
4 c- ^' p7 v8 f+ W) Bclc,clear
3 O3 K( @) l' X3 v( ] o7 ^: fsqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ...
6 A: ~' }: R9 `+ ]# I, v3 C/ w) D6 A$ M 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];
" h: P7 s+ F! q6 B: q4 R. m `' w%人数 单位:万人2 C2 b1 a. c4 F+ W& M2 D1 X
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...
+ o6 E# s3 x" U; R0 F 2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10]; K) V) K- ~6 Y0 E7 D4 ]
%机动车数 单位:万辆) v9 A( v% `# U/ S: q" i
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...
s6 b8 u) \2 b- ~# F; o) f 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];
i2 L: y7 e* y5 g; H: ?%公路面积 单位:万平方千米
w/ W! d& O! g4 j$ d; y* r+ k, V# vglkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024....+ [5 [" N7 C2 y* i0 b
19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];
1 b9 `3 O- | j* y* r0 T4 E%公路客运量 单位:万人: y- H" K4 R6 |( _ X) t% T
glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....
# U; I. C- ?5 X. @, p* k7 I. G 11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];* ^2 P; t0 c, \2 j' G6 Y6 R2 F
%公路货运量 单位:万吨
. z1 M3 [4 R" F8 Dp = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵 X( D: i( _* @$ c
t = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵
6 t- `6 z' K% o9 V6 Q# H- w3 m5 p
9 M+ Z# \3 }8 C%%归一化处理
) `) C9 j; r0 H2 Y( J[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理( n6 r0 r" W( B+ V% w; Q
dx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %& |0 z6 s1 i0 z9 b, _5 R
6 J1 m" |, i1 S2 O. c( f' v% z3 f%BP网络训练& r$ t* s: B& y! g
net = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
3 S2 u5 z. X: f+ H3 v% ]( }8 G
1 q0 C# C# m- ~%%建立模型,并用梯度下降法训练& d; w- Y7 W% q+ @/ E
net.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次' C3 ~3 b1 T6 C1 ], W. C9 C1 ]
net.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率$ p/ `' i9 P; s/ ?; T; ?% h
net.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回
" n: a7 B/ m" }net.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差
|) @6 r4 }4 _$ w2 z% e& u2 k0 s/ Onet = train(net,pn,tn); %开始训练# X" S( j6 ^* R+ J6 C
% s' }; U7 r6 m%%利用原始数据对BP网络仿真
. g1 I- _$ K: G0 X' |/ Han = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真0 d2 Z4 y9 A( x4 A
a = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级
2 {+ b A0 J7 v. s8 q9 K
8 F3 `3 W' o' C%%对比测试
y0 q8 C j. E' [8 i+ X bx = 1990:2009;
; l% Q2 R- B" V4 lnewk = a(1,:);) B2 v: S! D( h1 G
newh = a(2,:);: c, r, s& v- m2 {/ K- i
figure(2);9 j" ~7 ^" v t' [+ a
subplot(2,1,1);2 f& g& `% h+ |) L$ {
plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');4 i: W; o$ O e. U
legend('预测输出客运量','实际客运量');8 C- q' ]8 m2 ] f. K
xlabel('年份');
" P8 _( N; i E) Bylabel('客运量/万人');
2 g6 D( [ Q7 I, R `title('运用数据箱客运量学习和测试对比图');
* i( ^+ W! o( d% L9 ~subplot(2,1,2);
2 E. }, E R! M2 L" |plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');/ T- ]; |4 G2 p$ d
legend('预测输出货运量','实际货运量');
1 `$ R6 I% h6 N) t0 cxlabel('年份');' b$ W9 N% v% r. j& }! t: t, y
ylabel('货运量/万吨');
, [* {( K; h6 v6 G4 {$ Ititle('运用数据箱货运量学习和测试对比图');& z1 c* _4 `: H. g U
%利用训练好的网络进行预测' x7 L' m1 g; y0 G/ [) X4 M
pnew = [73.39 75.55. B6 D' I8 S# p2 b, H3 A
3.9635 4.0975
- _. ^: N. L$ ~0 J6 `1 j6 A 0.9880 1.0268];6 C2 V' n0 r7 o* m2 x. J; u
pnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);* }: R# I% K& G1 a8 L* [
%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化8 Y5 x$ k9 Y7 B) V8 }& D
anewn = sim(net,pnewn);
2 r, ~) U5 h7 `6 m%利用归一化后的数据进行仿真4 Y5 u! H0 F+ t' m
anew = postmnmx(anewn,mint,maxt)
! C5 o+ d9 P6 Z: G7 G%把仿真得到的数据还原原始的数量级4 c- G0 v8 l% n/ {
5 [& J2 ]' g/ I4 Z/ ^, g/ ?
d2 [+ r* d+ u& ~欢迎交流!
" b' O; |: k" X7 _5 J% h7 h! @$ g* }, R+ }
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