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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?0 a2 }; q+ G1 `( q, ~
我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:! M7 U- v& \" {6 R# i( y/ B, ?
clc,clear5 Q Y# l% @0 X" u+ I
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 ...
6 A, X4 A; [* ~ c3 g, D 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];
! c( u! L! P' U7 |6 p%人数 单位:万人8 q6 q6 \+ g7 N$ i
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...
. K& G/ P1 b$ {- o 2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];: ?) z2 j# \2 a4 S0 q
%机动车数 单位:万辆& J. w. y. }( F3 {% s1 ~
sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36...
( L6 j4 H7 ~ l, ] 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];
# q8 I y f, X6 I/ z" }# j%公路面积 单位:万平方千米4 x. N' @8 M6 C
glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024....) g2 c1 i3 O a; {
19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];
1 u; I* h1 X& H5 V. W%公路客运量 单位:万人' {: s, t- X$ S3 O$ t! \
glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....
' d9 T! h! G9 \, n/ M2 n, i* d1 S7 k 11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];" W! o9 h- s, R% M
%公路货运量 单位:万吨
5 [# f% q/ _! w& x9 |- [p = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵
& [* q0 x/ g4 ~1 _1 ?& o: ?t = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵
' T3 n9 V" g5 O( ?0 z% c- n
7 q8 r5 w% i$ S5 k. v S& s3 r%%归一化处理) `, q2 U9 I' g3 y' e8 V% ^
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理
0 c0 V$ f9 C7 B( z! R$ Fdx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %
3 V& f0 I" c$ Y" Y
0 d% k( C. K# V) M% [9 Q%BP网络训练% ^+ U$ J+ ^( m x
net = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');1 b8 u6 j( v* l, t! C! \
7 ~* B% e' M* C1 Z%%建立模型,并用梯度下降法训练3 J* C+ ]# V- g# ~1 L. t1 d
net.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次" g% b5 ~% x6 t2 f; S" O% U a K
net.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率$ N5 \4 ~- h" Z2 n! Z
net.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回
& h7 @8 ~6 H$ W; ?- Rnet.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差
3 Y* ]! [' v/ {8 f/ P0 }net = train(net,pn,tn); %开始训练/ t6 d" M- {) R$ Q2 L1 @
: `$ M) O d+ ^* U6 t4 U%%利用原始数据对BP网络仿真/ j5 S; V2 l3 G% Y w
an = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真5 ?" J, W+ J8 m: h" N, U8 e# I
a = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级
: p7 H9 }% M* D8 O1 {% R7 D8 w# n+ `+ d: K# _+ w
%%对比测试
$ [4 N5 H1 {, o4 ^x = 1990:2009;
& O+ Q+ n6 ?# K5 a0 P0 Knewk = a(1,:);
# Y/ r6 g& U1 S/ p+ hnewh = a(2,:);
$ {" r* K6 y% K" H/ l2 F, wfigure(2);
5 e' F7 t+ \; ~# J& M( T+ n, Rsubplot(2,1,1);% P# d; l i& Z8 B' Y- m
plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
% U) S& f( g$ c, Slegend('预测输出客运量','实际客运量');% `1 U, ^1 G0 H9 l1 h/ X5 X
xlabel('年份');
- \$ F t+ ~( G6 x# ~ylabel('客运量/万人');
" T% M& C; H+ K1 ]2 ]' v8 Ptitle('运用数据箱客运量学习和测试对比图');) h$ h* R @ `! E# t
subplot(2,1,2);
7 G% P0 G2 o3 H4 Kplot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');
( [0 b# Q4 G* F9 \0 ulegend('预测输出货运量','实际货运量');+ e! T' \ G C
xlabel('年份');
2 {1 p: E5 s+ W; m& ^( Mylabel('货运量/万吨');
6 C: L6 l; Y [0 P+ L& xtitle('运用数据箱货运量学习和测试对比图');
4 K# e- A( h" B0 H5 a%利用训练好的网络进行预测, y! k+ n! F: n2 e" G' D
pnew = [73.39 75.55* |0 Z! I- ]! A9 H
3.9635 4.0975
y: h, j0 ~5 t; | 0.9880 1.0268];# j# Q" A9 s7 o* @8 b% [8 l
pnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);
; x% c; h0 _& }%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化5 A2 O, A; S6 A# n# [6 n7 G; y/ @
anewn = sim(net,pnewn);
$ x/ I- V, X( U$ q%利用归一化后的数据进行仿真: h+ Z# T/ w) b2 m8 X: N
anew = postmnmx(anewn,mint,maxt)8 n* M9 J6 p. p4 c. {
%把仿真得到的数据还原原始的数量级2 @$ P' ^- S3 J" s3 B5 D9 x
: N3 n+ l: A' H- w7 U1 ]& i
) Y W: {, c/ |7 m+ h2 G; |$ i9 a6 r; K欢迎交流!/ r1 c- L4 q V/ V' `7 }
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