人工神经网络导论（蒋宗礼），灰色预测资料

李食其

8 u0 o- T" ?& C6 U) s现在已知一种产品的库存记录，预测下个月的库存
2 r& g) t: u  `/ q( [我查找了各种预测的资料，也编程算了，用了灰度预测，神经网络，拟合，时间序列，能用的都用了，可是没一个准的。我要疯了
我的神经网络程序如下
; H* u# h" P, _3 I7 ?& mT=[...];
n=length(T);
$ h7 a+ s3 L# c- {8 N. UP=1:n;
%  创建一个新的前向神经网络
; M4 w7 z$ ?4 j/ m8 l8 [net_1=newff(minmax(P),[49,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')
; e1 }3 @+ O% |8 ]5 z( n7 }- r%  当前输入层权值和阈值
inputWeights=net_1.IW{1,1};
1 q+ n4 b/ ^/ p1 G6 y" N  Rinputbias=net_1.b{1};
! O$ G" w$ x3 e* |%  当前网络层权值和阈值
, g/ c4 y' q+ ^& b; h! g+ L8 olayerWeights=net_1.LW{2,1};
. G" Z+ s, e  m/ Zlayerbias=net_1.b{2};
. s( w$ ?5 z+ I5 P2 w4 R%  设置训练参数
: a2 d$ n3 t# W6 E, j+ R, W$ T8 Knet_1.trainParam.show = 50;
net_1.trainParam.lr = 0.05;
net_1.trainParam.mc = 0.9;
  x. \. J- _( e( j/ P( i  \net_1.trainParam.epochs = 3000;
net_1.trainParam.goal = 0.0001;
- U! W9 \2 W: R* Q% G%  调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
[net_1,tr]=train(net_1,P,T);
4 G. j5 b5 r9 g: o5 V' o%  对 BP 网络进行仿真
A = sim(net_1,P)
) d4 J! A* i7 Z$ K7 r% F$ u. D9 p  G4 ~%  计算仿真误差
E = T - A;
MSE=mse(E)
x=[n+1];%测试
kn=sim(net_1,x)
# t2 C( t6 ^3 {2 ~+ n$ C7 G5 z( D
每一次运行的结果都不一样，而且没一次准的，有的时候差的还特别多。
$ q5 y$ q0 D7 [) |我的数据量挺大的，从2007年至今，而且数字比较大
1 @8 `4 r: Z2 G9 D6 a3 W: G有没有懂得，帮帮我。
% N. Q- H8 k- E7 x. F2 [& t* l献上资料先

shumolulu

还得虚心学习呀

shumolulu

好难啊  不过谢谢了

tang0

好东西  一起想用

mrx

matlab 里的主成分分析.rar (864 Bytes, 下载次数: 0)

2009-8-22 06:32 上传

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oksnoopy

怎么让下不了

oksnoopy

代码谁有啊！！！！！！！！！！！！O

右手边空着

谢谢楼主分享！

lzlzy123321

还是不懂啊！！

lzlzy123321

不懂啊！！！