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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];
* o, r. Q7 f8 W1 f0 y8 ^8 F0 r; G( `T=[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];
$ Z8 k+ r  q9 A5 z, X( A%  创建一个新的前向神经网络
$ x# f2 U1 W/ J" Bnet_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')
; G) ^  x  H, g8 F' l0 A1 [%  当前输入层权值和阈值3 T; W) t% i# N2 [; F/ b! n5 P
inputWeights=net_1.IW{1,1}1 j/ n8 D" A: E1 r& }9 s
inputbias=net_1.b{1}
9 q0 D$ ]9 U4 Q$ V( G%  当前网络层权值和阈值
& T/ `" a/ Q5 e- glayerWeights=net_1.LW{2,1}
& ~: L- G: L! P1 E: u# ]% X2 n5 elayerbias=net_1.b{2}. J& E$ r1 m, d. l# R* ]2 Y
%  设置训练参数4 v1 a3 I6 T! A1 d
net_1.trainParam.show = 50;, ~) |5 s" g8 g3 o5 e# K: }
net_1.trainParam.lr = 0.05;- A# r" R) m) K0 ^( K
net_1.trainParam.mc = 0.9;. S/ b# N3 }1 v, y* \3 O
net_1.trainParam.epochs = 10000;
! n! z) ?! E" M( J+ onet_1.trainParam.goal = 1e-3;- n. H6 K5 Q4 I# I5 }& Q3 U/ j
%  调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络% y5 r3 X$ `( h6 w5 j
[net_1,tr]=train(net_1,P,T);
+ i* m4 q  X* s* ^* G4 \%  对 BP 网络进行仿真
: G( y1 Q5 D. C3 d( b6 F/ h8 jA = sim(net_1,P);: p7 a% x5 F& a2 W0 v" ]
%  计算仿真误差
" O" }. d6 ~8 G8 C2 M! l" aE = T - A;) j* U0 z% G# i  q/ f
MSE=mse(E)# B/ c# I* M: ]3 O- ]" H6 ~
x=[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
* Z: a& C0 k+ @  usim(net_1,x)
. {9 G# h, w9 U: u% T9 \8 i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 。# c6 ~/ ?0 H- n7 [" b
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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