人工神经网络导论（蒋宗礼），灰色预测资料

李食其

8 l- C1 T! j; f
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
' X  ?! ], \: j. c. s$ G我的神经网络程序如下
- N. ~* s  v' s4 U2 |) b* WT=[...];
* O, x' Z8 C4 m; an=length(T);
P=1:n;
%  创建一个新的前向神经网络
. A9 `, B# Q% Xnet_1=newff(minmax(P),[49,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')
%  当前输入层权值和阈值
& Y& V' y( ?: X4 z7 G& U9 b% CinputWeights=net_1.IW{1,1};
inputbias=net_1.b{1};
%  当前网络层权值和阈值
layerWeights=net_1.LW{2,1};
. N7 I* G2 J5 hlayerbias=net_1.b{2};
) Z7 m/ N% Z  o% k3 N! I& ~6 @) h) n%  设置训练参数
0 G3 a$ a5 K: |- ]  Hnet_1.trainParam.show = 50;
net_1.trainParam.lr = 0.05;
% I2 r: }# R1 a) u' W7 \$ Vnet_1.trainParam.mc = 0.9;
net_1.trainParam.epochs = 3000;
net_1.trainParam.goal = 0.0001;
1 D3 \/ U9 V9 i%  调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
% L2 v" T# _. I6 m+ t0 e. ]& T; }[net_1,tr]=train(net_1,P,T);
) {& A* n/ J0 ^, y%  对 BP 网络进行仿真
A = sim(net_1,P)
9 u0 H* G* q" M3 b/ \6 {# w* {%  计算仿真误差
E = T - A;
! n3 T$ Z/ ^/ ], wMSE=mse(E)
. i8 R& E; s/ h5 i5 K3 ox=[n+1];%测试
. S6 r5 V0 u$ T  ]: @kn=sim(net_1,x)

% }' @: c) N% Z6 o8 }+ @% m$ L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。
( H. w8 D3 Y# S- {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

点击文件名下载附件
下载积分: 体力 -2 点

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！！！