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发表于 2010-9-12 17:09 |只看该作者 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
P=[0.1093,0.1110,0.1127,0.1141,0.1154,0.1164,0.1171,0.1175,0.1178,0.1179,0.1179,0.1179,0.1179,0.1180,0.1182];
5 T, [  u4 u+ [4 S  ?. CT=[0.1110,0.1127,0.1141,0.1154,0.1164,0.1171,0.1175,0.1178,0.1179,0.1179,0.1179,0.1179,0.1180,0.1182,0.1185];/ x2 ~2 k# G+ W
%  创建一个新的前向神经网络 # q9 R. I0 T) Y! b' c
net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')
% K, g' \% V# W5 [- z5 l%  当前输入层权值和阈值
* ?/ q% ^  m" t$ F; x5 jinputWeights=net_1.IW{1,1}
1 Z1 S* J" w# [* U+ |& J7 Q# Qinputbias=net_1.b{1}9 S% m* E5 _. e  H! B
%  当前网络层权值和阈值
/ H) I4 t. y2 y9 }2 playerWeights=net_1.LW{2,1}: F+ X+ c' _1 @0 ?& m' S
layerbias=net_1.b{2}
4 [( u0 a2 m2 n- t! y%  设置训练参数7 v( ~$ i4 }9 V2 K2 B: g6 [9 i
net_1.trainParam.show = 50;
; O2 \9 A+ P- _1 onet_1.trainParam.lr = 0.05;
, c6 c* \7 I. H$ W7 u! ?: P% Inet_1.trainParam.mc = 0.9;3 D. E0 m5 J. A& y9 O# ^% d
net_1.trainParam.epochs = 10000;
+ V/ e. F% H& h2 L6 W6 L2 y' W2 k  j6 Mnet_1.trainParam.goal = 1e-3;
" ?% m; P! T" H%  调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络8 q* J3 S3 E2 I  W* N6 {. w
[net_1,tr]=train(net_1,P,T);
2 @3 p- }8 H7 B" S% x%  对 BP 网络进行仿真# `) J4 f4 E5 f2 @0 g- Y" J
A = sim(net_1,P);
+ `2 w) ^: O7 R# A4 ?%  计算仿真误差
/ c# w6 k! C4 ^: x4 A8 |E = T - A;
" h* ~1 [' }! |MSE=mse(E)
7 \- }2 Z( F7 s5 @5 s2 l$ o+ B( bx=[0.1110,0.1127,0.1141,0.1154,0.1164,0.1171,0.1175,0.1178,0.1179,0.1179,0.1179,0.1179,0.1180,0.1182,0.1185]';%测试
& k/ v, V% O/ B2 r  q! Msim(net_1,x)
. G/ Y3 u6 [* C7 h$ F: ?6 ?' U这段程序是根据14年的数据,来预测下一年的,怎么算不出来啊 。3 S$ Q# k: |* s/ c. Y6 S: W
zan
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新手学建模,没你寸步难行
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kxhu        

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hyxie616        

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楼主,你写得实在是太好了。我惟一能做的,就只有把这个帖子顶上去这件事了
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pankg        

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我基本上是采用看英语文章的办法,先泛读,再精读,再一句一句看,最后再提纲挈领,总算是明白一点了,当然,也可能还是领悟错了。最后要说的一句话是:楼主,你很牛叉,希望你不是真的有病。   
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