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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?
1 m' B S: ?# W5 w/ i1 W* [我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:. a; _$ `2 @( W# I" s7 I3 W
clc,clear! ~6 k* b% X% C! `" v
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 ...
' E$ [2 `3 P3 N5 m0 |5 m: T; w 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];# i- u$ F5 F( B
%人数 单位:万人
: G* P. Q9 ]5 A* Psqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.90 1.05 1.35 1.45 1.60 1.70 1.85 2.15 2.20...
8 h! l& T6 ]. X8 H# z- p$ N 2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];1 P8 q5 A: f6 v$ U* R9 j
%机动车数 单位:万辆
) n! m- J% d) c6 s" u/ fsqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36...
7 e4 d) e# y- ]# P 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];3 g/ u7 l! ^6 ~" f3 [ Q
%公路面积 单位:万平方千米" E. j6 z+ G1 Q* i
glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024....
" A$ i$ j1 r) X3 R 19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];3 k T7 X- U+ [! X
%公路客运量 单位:万人; s, c8 ~( }. f$ v* {
glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....2 C; F5 p6 Q5 h b
11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];
5 P$ A' H- t/ y( _, F! H; w%公路货运量 单位:万吨
7 p7 ?: Y! m: d2 a" t/ Sp = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵
/ X: j; J' b$ u$ d. |* pt = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵- |2 v+ m& @; H# \$ ]
3 J4 [7 t0 a- x. z%%归一化处理
5 F* \5 T: `( ~5 ?$ Y F3 |[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理
2 v! R" N( ~( ~( mdx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %
; W: A2 D9 g R( R2 N7 a* p, n& T, ?, U7 O: o" o
%BP网络训练
I' j" }5 H( n4 K+ g/ s8 M3 @( n- Tnet = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx'); D; l; X% B& ?9 Y" l$ ^4 J4 v8 S
5 g4 d, O7 r$ i$ ^8 W$ r
%%建立模型,并用梯度下降法训练! e3 J1 z8 x1 g* G
net.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次
& S2 y7 i) m0 l8 k' s6 n# tnet.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率
5 U5 t! G2 W8 E2 [/ X$ Inet.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回* Y A& t3 T. f' d# o
net.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差/ [# u/ \3 d( @3 N
net = train(net,pn,tn); %开始训练% ^. k, z0 f5 D0 n- J
1 C& O! i4 J# a6 j%%利用原始数据对BP网络仿真
( O* {% C) m! w0 Q! Y1 ^& `an = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真
8 A* Q5 a! L+ _, O" ha = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级
9 o6 W2 i- k' v N" l& {( @2 @- l
1 T& z! ?% B( y2 d1 ^2 Y%%对比测试
6 j+ h+ M7 Z2 Z, H7 u8 @x = 1990:2009;
4 @* `- V" K' A; _) enewk = a(1,:);$ W9 b6 E! N) y. S
newh = a(2,:);# L8 T* D W3 o" V2 P
figure(2);
9 c5 [! A3 c$ y$ r0 [subplot(2,1,1);
+ }6 g A2 b4 ]9 e9 v8 ^ j c& q8 Yplot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');1 p- V: t. S" @9 ^$ e* c% |- N
legend('预测输出客运量','实际客运量');9 B6 x1 R* y( F1 N, ?
xlabel('年份');
5 h s3 v6 ]4 y5 T/ Aylabel('客运量/万人');6 j k; j$ c/ B1 w4 h& q2 Y
title('运用数据箱客运量学习和测试对比图');6 U3 I+ W# Q" ?/ m7 Q$ ]" k. X5 J
subplot(2,1,2);0 i8 r* D6 t3 q, w" [9 b
plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');5 s* i$ d; C- ~: [
legend('预测输出货运量','实际货运量');" i2 _" n5 u0 h5 V! l* b
xlabel('年份');
6 r+ s- W* y6 R \4 a) Sylabel('货运量/万吨');
4 N; u+ }# n( _0 Ktitle('运用数据箱货运量学习和测试对比图');
# T3 H) a1 A# g* ]! o N%利用训练好的网络进行预测
( E. `0 `0 q5 q% ^" ~' F8 gpnew = [73.39 75.55! v6 b: D. f# l
3.9635 4.0975
' k0 B9 @7 ?9 u; q 0.9880 1.0268];/ r' L. [6 p: s' _1 `- z
pnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);0 z; b+ N, A. v
%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化
# c. D' \$ R1 D% L5 eanewn = sim(net,pnewn);
' z+ h' z! r: T4 z. X%利用归一化后的数据进行仿真
- ?7 _6 [4 N! m# r2 K) u6 }! Kanew = postmnmx(anewn,mint,maxt), v) Z9 R( G" Q7 y% s9 U! p
%把仿真得到的数据还原原始的数量级0 q* @- C4 n2 C* p
) u7 B3 |0 C, a5 r, O9 ^- S
0 ~. d9 y1 p8 \5 i0 p9 ]欢迎交流!. l' f8 J P: C: Q8 c
3 ]; Q/ o. o; {& Z |
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