关于BP神经网络预测

hanyunxiang

4 B/ Y) k$ ?6 {. {1 p关于BP神经网络预测
/ `- c( d/ P+ R
  c/ X9 L  P& {4 h# \注：里面的笑脸代表冒号（不知道会出现笑脸）
* j8 g) t; H4 K( D; H8 j0 |

关于BP时间序列预测
程序中x是已知的运输量数值（2000年-2009年），以4个数据为一组，前三个数据作为输入，第四个作为输出，共分7组，前六组训练，隐层节点为7，最后一组检验：
x=[13369.2 14873.7 17137.3 17432.5 24193.5 28435.1....
$ ]5 H, `( R7 G/ w; o    33197.3 38758.6 40576.2 48606.3];
# C2 E+ G* x  Z9 S' [X(1,=(x(1,-min(x(1,))/(max(x(1,)-min(x(1,));（归一化）
for i=1:7
/ W/ m8 g- H$ ^6 h9 \) s    X1(i,=[X(i) X(i+1) X(i+2) X(i+3)];
end
X2=(X1(:,1:3))';
T2=(X1(:,4))';
X3=X2(:,1:6);
T3=T2(:,1:6);
net=newff(minmax(X3),[7 1],{'logsig','tansig'},'trainlm');
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.000001;
LP.lr=0.1;
net=train(net,X3,T3);
y1=sim(net,X3);
0 G- l1 a$ i& Y) ^1 U
0 Q6 Q# w( w( a8 E以下是检验：

x_test=X2(:,7);
y_test=sim(net,x_test)
7 u3 |3 _# m, @% D; C$ AY_test=y_test*(max(x(1,)-min(x(1,))+min(x(1,)（反归一化）
检验效果还不错；

9 n3 S1 v+ o6 u& w* M/ b) M但运用以下命令在预测2010年运输量时，向量yc1为2007、2008、2009年运输量归一化的数值；
$ C( \+ @! E# a; {为什么反归一化输出和2009年数值一样，怎么回事呢？？？初学者盼解答？？
' F  K1 q1 `8 ]" N$ n' P% c  U, x
yc1=[0.7205 0.7721 1.0000]';
jg1_test=sim(net,yc1(:,1))
Jg1_test=jg1_test*(max(x(1,)-min(x(1,))+min(x(1,)（反归一化）

zerodingying

感谢楼主，很不错的说。。。。。

haoren1990

y1=sim(net,X3);

haoren1990

X3不是你的训练数据吗，前面的网络是根据X3和目标输出来训练的，结果你又把X3作为最后的网络输出，结果肯定是目标输出啊（已知的2009的值）与归不归一没有关系。

沙漠海滩

这是什么啊？楼主

KuaitouKid

改改参数应该就不一样了，神经网络的结果就是有点蛋疼……

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