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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? M8 w1 A, ^9 ?: r
我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:. k5 D) Z: W( o! m9 P7 P
clc,clear
) X H; N3 J( c1 Y- {2 Ksqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ...
. \; G$ S) Z5 _, Q( D( i- Y 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];
6 d! i- @ G* D" o%人数 单位:万人
4 X& K3 U4 K% u1 W+ ]" M+ c: |5 g) A) osqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.90 1.05 1.35 1.45 1.60 1.70 1.85 2.15 2.20...
6 `8 U) }1 v/ O$ P2 e1 b3 v i 2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];
' @. q$ B' P1 A5 W7 I% V& {%机动车数 单位:万辆, M( U9 ^4 {: r+ Q) i
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...' s, Y0 X$ p+ ?; i. s* E+ {
0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];
/ ^" F0 s3 ^* L+ X# d4 Y%公路面积 单位:万平方千米
9 w! x0 K5 g) J u* B5 L/ M/ n2 Jglkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024...., w4 y( ^7 S+ [* o8 x; Z# w7 M
19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];* ~5 S8 Y& Y5 A$ Q6 S8 g
%公路客运量 单位:万人
7 x' |' _1 S$ G9 p& dglhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....$ P1 a% O2 ]3 H7 s; [3 I* b3 F
11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];$ B6 o+ e, u' y' O l! |
%公路货运量 单位:万吨
+ |, K: q8 v ]0 U4 mp = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵! M1 e4 L9 _/ b5 x5 K5 A1 I1 J& {
t = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵9 f- Z y+ z6 g3 z' J" }; g
1 r: g( v' L3 D. }/ F%%归一化处理
) t u3 V% g7 `[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理
& k3 {4 h" [; Fdx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %
t; E" ~! `1 t! f
( J7 G% [) W. _8 Q%BP网络训练6 i0 \- K# G9 p5 ]2 _6 f/ z
net = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');2 P" T0 P$ J6 v- {
, C8 ~' k+ i* f6 ^4 p/ I
%%建立模型,并用梯度下降法训练
; W; [, N; v( z# `net.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次( ]2 X1 P9 A3 h i0 f7 p
net.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率
# { k1 W& T5 s) Pnet.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回4 J6 a9 l5 F+ @9 l% m8 K
net.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差( C- r `! U/ @
net = train(net,pn,tn); %开始训练$ d ]+ q8 }0 i" i
- u2 m; Y% q4 r; c( [1 G%%利用原始数据对BP网络仿真& @# s6 r" X0 ]- }% t7 u: R: g5 o
an = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真
" H5 `7 V$ l4 [$ j7 ?! Y5 H' ~a = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级
# @/ U2 Y3 Q9 o; r! e' b2 E6 N% d% [$ {% Y0 u! \2 P% h, N4 G
%%对比测试* y9 \' f3 B+ ^3 M" j; K0 z9 d
x = 1990:2009;
: k2 I) _6 e% w3 X# `- J2 e7 Rnewk = a(1,:);
/ _1 R, r2 ]" Qnewh = a(2,:);( E# W7 h$ M9 v
figure(2);4 b7 k+ k* m/ _4 _ z9 h
subplot(2,1,1);' Y* {7 I: u# E* l* X
plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');& H8 s6 s0 c' ^+ J
legend('预测输出客运量','实际客运量');
( A6 [2 O6 Y9 C6 r/ A! v2 J3 \( yxlabel('年份');) L# w, V4 Y1 [, V9 a9 N0 o; ~ d
ylabel('客运量/万人');9 ?* G1 [% ?' k7 |
title('运用数据箱客运量学习和测试对比图');
, @$ M/ i/ S8 m7 A# a$ e$ Tsubplot(2,1,2);: k5 @4 X3 ?# k/ o5 u
plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');4 x* w; \; A* I: X& n
legend('预测输出货运量','实际货运量');
% K, E$ W; `+ L, B2 I+ d$ c1 kxlabel('年份');. U9 ^ S$ F% S& `) K! j
ylabel('货运量/万吨');
( ]. f, h) V1 \/ P# @1 Qtitle('运用数据箱货运量学习和测试对比图');5 B" n: G! z. C; P: C1 n
%利用训练好的网络进行预测
) K8 }8 a; y( W0 _pnew = [73.39 75.55, J$ ]. d; b1 {; `% D! ]
3.9635 4.0975
) k$ Q6 c* G5 K7 C. L) x3 z3 S 0.9880 1.0268];
( P% i+ f# O2 g! H- S6 B7 i) Dpnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);
$ W1 ]7 w# c9 ~$ |5 z%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化) z; v4 n4 P$ ?2 c
anewn = sim(net,pnewn);
q. P. S3 h% s) t" V) l%利用归一化后的数据进行仿真
9 b! X$ F9 w- [anew = postmnmx(anewn,mint,maxt)
3 A7 r/ ^2 c$ \8 Q$ b, r& a0 J- l- S%把仿真得到的数据还原原始的数量级
: E: _( w2 @& R6 L6 W$ F! M! F9 r) b2 ^$ E
" e4 s" y" @9 e: `' ^欢迎交流!4 P! c$ A T) _ f
1 y; K' g6 _. J) Q4 Z) ?% q, s( m9 X |
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