人工神经网络导论（蒋宗礼），灰色预测资料

李食其

. A/ x" R; U* E, M# W现在已知一种产品的库存记录，预测下个月的库存
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
. Z* @& e" Q- x4 m. a( e1 D$ DT=[...];
n=length(T);
P=1:n;
$ J/ k- {4 p; G8 R4 i0 E%  创建一个新的前向神经网络
) M2 x* s5 @( r' X  E) A) J3 v' z$ Hnet_1=newff(minmax(P),[49,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')
  W$ B8 J* t0 N2 C%  当前输入层权值和阈值
inputWeights=net_1.IW{1,1};
; s* F5 m) G& L6 A* f/ [inputbias=net_1.b{1};
%  当前网络层权值和阈值
, S6 k: K2 Q1 {layerWeights=net_1.LW{2,1};
7 W8 v7 ]$ J) g: N! c% ]layerbias=net_1.b{2};
%  设置训练参数
net_1.trainParam.show = 50;
+ r9 `9 _3 b8 j! k' L: dnet_1.trainParam.lr = 0.05;
net_1.trainParam.mc = 0.9;
7 t  e' V9 ]- O) w; {net_1.trainParam.epochs = 3000;
net_1.trainParam.goal = 0.0001;
# a! U) u* w- a. W" r& z%  调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
$ d6 N7 i5 }+ j: c  \[net_1,tr]=train(net_1,P,T);
0 ^% E& o' `+ d$ t8 N1 t2 c%  对 BP 网络进行仿真
A = sim(net_1,P)
4 }; n) U" [: K%  计算仿真误差
# r" q8 W7 t: f2 v% ?3 H9 oE = T - A;
. I9 S! W5 \$ e% ?# @MSE=mse(E)
x=[n+1];%测试
5 N5 D8 |5 E1 s! M7 N7 Y, Okn=sim(net_1,x)
: W. M& Y. w* v2 T- n, _4 W
4 f# z. ?4 f4 A$ j  v9 b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。
我的数据量挺大的，从2007年至今，而且数字比较大
有没有懂得，帮帮我。
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！！！