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[问题求助] 数模小白关于BP的一些问题

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    群组2015国赛优秀论文解析

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    发表于 2015-4-19 15:43 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    %PA 6月6:0:0   计算的MATLAB 程序如下:BP神经网络预测- w9 b+ _3 N( e6 X: C6 L3 B' ~
    %6月6位于第28行
    % M7 p& M/ e% _* Yclc,clear
    9 ~* ?+ b, \6 {# d; Y) ?4 u6 hload ('data.mat')%原始数据以列向量的方式存放在workplace文件中+ o& w  ^; T+ D
    PA=PA(2:29,:);7 P& m# a  w$ H% R+ ?
    %数据的标准化& N+ D/ O: w6 Q/ @. p2 E
    N=size(PA);
    . J6 I* ^% a2 ufor j=1:N(1,2)
    ! n+ i9 o8 e, a    PAHminmax=minmax(PA(:,j)');# }4 h# S6 m8 k4 Q
        for i=1:N(1,1)7 u- ]- p, j1 q7 y1 [. Q: t
            PA(i,j)=(PA(i,j)-PAHminmax(1,1))/(PAHminmax(1,2)-PAHminmax(1,1));( B- e. P4 L4 o
        end$ S: e$ ?3 H4 ]& D5 p2 u
    end
    1 o7 R; m/ i$ I' e  F: n( O% I+ v9 i%以每天的从0时计数起,每隔十五分钟作为输入
    0 v8 U8 b2 q0 J5 dP=PA(7:27,:);6 ^9 y1 \* j% R
    %以6月6的间隔十五分钟的发电量作为目标向量
    - P: E; ~. w8 J+ d7 y  sT=PA(28,:);* I! Y! b0 }$ _3 D* P0 \3 k0 j
    %创建一个BP神经网络,每一个输入向量的取值范围为[0 ,1],隐含层有22个神经元,
    ! H5 t/ s8 \  D/ X: c' Y/ g3 w%输出层有一个神经元,隐含层的激活函数为tansig,输出层的激活函数为%logsig,
    , j- P6 T$ R8 x$ L$ L& e%训练函数为梯度下降函数,即标准学习算法
    # _0 o$ t5 q$ O% G! dfor i=1:21- F2 x  e, A2 M6 i; U- x
        a(i,1)=0;' ~5 N& A+ r$ v6 a, k
        a(i,2)=1;
    . X6 r& \& }; p) j' V# bend
    # h$ [* {# u* b" i  S! c9 Tnet=newff(a,[21,1],{'tansig','logsig'},'traingd');
    0 D5 [9 r: T1 Lnet.trainParam.epochs=30000;
    6 F* _* n- t; v5 vnet.trainParam.goal=0.01;
    + I# N! ]* V, @%设置学习速率为0.1' S' m. _" j" ~- i" {
    LP.lr=0.1;( X3 O; w% d2 m; ~- b; j" J3 N
    %训练网络% W4 s7 v, O% {6 C, Z
    net=train(net,P,T);+ u0 \+ z; ~3 c' g$ G- V
    %预测6月6的发电量数据
    ) G' G/ ?3 x# a) aT1=sim(net,P);%预测值7 a9 T* p! V0 e# Q6 T( O# I2 p4 p# Y; K
    %PA.6月6日发电量真实值
    & b9 `9 w7 N  kT0=PA(28,:);& u; k% c, W1 K6 j+ I
    %预测值与实际值的误差
    1 m% \& {" j2 r" bfor i=1:N(1,2)6 O# t  J0 }( m4 W' D
        error(1,i)=T1(1,i)-T0(1,i);
    1 M- _, Y' x( l0 G/ C) I* K$ oend# W4 z% h: F- Q! X$ G
    %绘制误差图3 M0 G; b1 Y  h' d& @' K. @# Q* n
    figure(1)) l: P  |& G/ {" R8 a/ K
    plot(1:N(1,2),error(1,1:N(1,2)),'-*')
    # u  x6 u8 c3 X& v$ {. dgrid on
    2 R! v7 |9 x, S) Q$ }xlabel('时点x'),ylabel('发电功率误差y');
    / S- r: Y- h; h2 f5 p& {title('PA6.6.0.0-6.6.23.45发电功率误差图像')- H1 b. W4 @& d; q( T) Y4 Z6 u
    %绘制实时函数图; D: @0 b8 q" C' d" u( N2 H/ B+ C! `, r$ a
    figure(2)
    # i- W5 ^; s. Aplot(1:N(1,2),T0(1,:),1:N(1,2),T1(1,:),'r')
    # d% ~7 A  X! M; }# M  ?/ @' J/ m1 Bgrid on
    & n: Z) Q+ k2 E5 C/ F4 d" j1 olegend('实际值','预测值',2)% l. s! }. t8 ^" l4 U  l) u" |
    xlabel('时点x'),ylabel('发电功率y');4 m, [; h6 D1 ?+ c; q
    title('PA6.6.0.0-6.6.23.45发电功率实时函数图像')
    ' O+ ?( q9 p7 g, @0 e web('http://www.ilovematlab.cn/forum-238-1.html','-browser')
    % Y, `) V' F$ Q& U1 c2 `4 ~- a5 l- B. E# a, d8 |( S' F
    - R, t: Y2 h% V% M

    % V% `6 r+ w* Y5 o- _
    * s3 t) A) t5 N% y一本书关于预测发电量的BP的程序。我稍微有点纳闷,既然你已经知道了6月6日的实际值,并且都拿相应的数据来作目标向量了,还利用神经网络来预测6月6日的发电量,意义何在?
    : Z, z/ M5 Z( ?' D) F  u- \0 W' v9 \6 Z! }# [/ v# P8 h! [
    zan
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    [LV.3]偶尔看看II

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    你要明白神经网络是干嘛用的,你这个代码做出来的网络,可能是预测那些不知道实际发电量的,6月6日的数据是用来训练网络的,同时对比误差查看网络的性能
    1 `4 n; i3 V- U. P3 [
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    误差也有分为训练误差和测试误差的,具体你可以参考统计学习方法相关资料。
    + g7 ?: Q: f9 F: D) p
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    木__易        

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