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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?' J; d/ g: U. h1 f8 q5 N
我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:
5 P4 P; f! Y- b1 uclc,clear4 z% |! X# _: R
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 ...
& z7 s! W; y8 a3 ?' w5 H% q g 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];" ?6 d8 `1 s- K/ R- K& V' L
%人数 单位:万人5 l4 o* F2 y& L$ W* v
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...
. c3 d, s: X+ ?) s7 P1 E( N$ p. R 2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];6 }1 s1 m! B2 b7 ` J
%机动车数 单位:万辆
A' H |2 k% o7 y }, Osqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36...: w' ]# O4 r/ u3 I6 L$ V
0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];
4 t0 b" \1 b: i8 f: k7 \%公路面积 单位:万平方千米
. U `1 h7 C& c" P# rglkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024....
5 P, \. w6 V0 Q8 O 19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];3 T5 y: C7 _ E( }
%公路客运量 单位:万人
4 H' ^8 \3 t' |% V& \7 M. r6 lglhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....
" x* {1 v" _* R1 {0 a9 C+ H: i' @ 11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];
3 `3 j5 S- L# B0 F%公路货运量 单位:万吨
( [, N) B6 N, M. l6 Op = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵
/ O5 j/ T6 h: jt = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵. K6 F0 l9 w( J B" a) T& |
6 h5 r; d& I: g0 `* W
%%归一化处理
3 ~3 k4 f0 f" f: `" m: Y9 Q: V[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理 P1 R) s! W' m, S" I
dx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %
7 ^- ~2 C4 |0 j' a7 B# ]% Z
& F& P1 Q; Y* K( H/ r% t- y%BP网络训练% u5 J/ f# G- W, Z7 g- N
net = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
* d6 U% r) P& b5 o! {8 p& K O, m0 Z3 o E* X- w, n
%%建立模型,并用梯度下降法训练+ t; Z" X6 X/ i, q5 o! G
net.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次6 X1 u. s1 K+ ~7 E+ |
net.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率! X% |, E2 J; b
net.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回
h, ~: [- c: s0 @+ }0 l pnet.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差0 r, o/ e0 f$ V2 R0 ?7 @9 A
net = train(net,pn,tn); %开始训练* |5 i% c3 i; j2 Q% G- m
* X! T/ T" Y% S: X; K% @%%利用原始数据对BP网络仿真$ @% C9 v: U- G D& {; j
an = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真: s- m Z2 x# R" r. {1 a
a = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级; E7 g j8 {* Y4 D
; _; j9 C; h4 [- L%%对比测试* ^- R) e: |8 B0 M* Q
x = 1990:2009;
! m1 ~1 c, x# N: `' bnewk = a(1,:);
" J; w# ~5 u1 e3 E! znewh = a(2,:);
% I4 t: A) j) T* m8 F& Q0 xfigure(2);# K/ M: ~( P( ]
subplot(2,1,1);
' j# l- K, l o6 y& W; wplot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
; w' D; K: ~' ]3 t) Q5 D2 N# s, Xlegend('预测输出客运量','实际客运量');1 I& D! F6 k. O" s/ D
xlabel('年份');1 A s9 v+ m. e- Z& {2 ~1 F
ylabel('客运量/万人');
9 F7 |2 D2 o# q% _title('运用数据箱客运量学习和测试对比图');
! `$ _4 ^5 z, F; vsubplot(2,1,2);$ O1 E! v% r! A# j
plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');
, i( r7 w% D6 nlegend('预测输出货运量','实际货运量');8 u: U X- m2 n& h, g1 x
xlabel('年份');
/ F) u1 ]4 H: t. }ylabel('货运量/万吨'); l: K! u. U- y+ Y. R; d% i
title('运用数据箱货运量学习和测试对比图');
! M/ e8 }) v" N0 Y7 w5 I0 ~; G%利用训练好的网络进行预测
E4 W: D4 ], j! N; W1 P6 ?' qpnew = [73.39 75.55% N" ?+ a. T r8 T1 I8 n- Z
3.9635 4.0975
' h- K( Z5 K/ w4 w1 y/ r 0.9880 1.0268];* w* Q0 m" \) z- R4 ?1 M
pnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);" g1 p) S4 m6 I3 Y. ?1 K# t: ?
%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化! t2 ]" v# O' N7 T: W
anewn = sim(net,pnewn);
7 z& v- y5 }' g& @5 J6 J%利用归一化后的数据进行仿真
4 C `! a9 S6 }/ t+ j* X3 M3 F* Banew = postmnmx(anewn,mint,maxt)
+ T0 j: V- w1 n0 W3 f* v%把仿真得到的数据还原原始的数量级5 O! ^* i! f' F B8 V
. U9 b+ u, {- C: H) q; k* Z5 L4 D
( }4 _( Q6 m1 x8 ~# i. B1 H( ~
欢迎交流!
( ^5 \/ k7 R \9 R5 ]8 q6 _% N/ N$ s: a$ G/ u3 h z
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