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发表于 2014-9-3 11:10
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是维数不一致造成的,我只能把代码调试的能运行,但是可能结果不一定对,你需要对前面的输入数据和网络结构做一些深入的了解- clear
9 _5 ?3 o; h& K: h - day=[8.6187,8.3507,8.3142,8.2898,8.2791,8.2796,8.2784,8.2770,8.2770,8.2774,8.2780,8.1013,7.8087,7.3872,6.85,6.81,6.622,6.61,6.25,6.07];
4 E3 w3 ~/ w$ `7 K j% O - dayhistory=day(1:20);%取其中三十天作为历史数据样本
5 i) e; I& l; y% b$ s) M1 G - dayhismod=reshape(dayhistory,5,4);% 将历史数据分为6个样本,每个大小为5,其中reshape是以列排序的
, u\" T0 D2 L, B - dayday=day(1:15);% 取其中的前25天; u a+ q% R( q( B. F
- daypost=day(6:20);%取其中的随后25天
4 E\" C% ~7 t9 e - p=reshape(dayday,3,5);% 将前25天数据分为5行5列矩阵作为网络的训练输入样本$ A; r+ f5 F9 j; }\" E) x+ ?
- t=reshape(daypost,3,5); %将随后的25天分为5行5列矩阵作为网络的目标输出向量7 v% m) K! L* U1 T
- daylast=day(16:20); \6 X- T. N- r
- h3=reshape(daylast,5,1);% 将倒数第二个样本作为网络测试时的输入样本 P, O' L; P2 |/ N d2 V. m
- r=6:20;8 _9 r% j5 \$ Z
- rr=reshape(r,5,3);
4 T! }\" ~7 t: g! D - %%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%+ t5 ?9 C, D# p+ ^ e- a: ~
- net=newff(minmax(p),[5,3],{'purelin' 'purelin'},'trainlm');
6 f( k6 k; s! E - y1=sim(net,p);+ \ k) f. z' i' W% B) ~' w. A6 N
- % 新建网络,其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
& A& `* }$ ]9 Z1 G; a, a\" x. @ - % 两层的传递函数均为purelin% C( h( M0 G+ @5 x4 i\" w% B
- % 训练函数为trainlm/ D B4 d, q3 |* s5 b
- % 所训练的网络大小为[5,5]
: B\" H4 r! r; q- \1 X9 p; s' \ - % 仿真训练前的网络
0 H9 g( l: [% O7 k$ K+ | - 5 J- I: V' \$ F' h
- %%%%%%%%%%% 进行网络训练 %%%%%%%%%%%%%%\" ]& n8 Y0 `* P6 {& m. c
- % network parameters:
; G6 {5 S9 `- d( q - % epochs--epochs of the train\" y; e2 z$ Q2 J0 p& \
- % goal--errors goal of the network- _0 R) H' a+ I
- % lr--learning rate
: \8 j' t3 z' r6 G7 w1 a - % shows--epochs between the displays
1 v$ Y2 F* E: M - % time--Maximum time to train in seconds\" R6 R$ c& V' Y) @/ D! ], K\" {) }
- net.trainParam.epochs=200000; % 训练次数) [1 F' V1 G* h/ ~
- nettrainParam.goal=0.0001; % 误差期望值
, r: _, w; s2 w9 \/ F8 f - % returns of the train:
\" C! V& [! _' q2 z - % net--New network8 `$ v5 F( d/ m8 R. x
- % tr--Training record (epoch and perf).# O, Z' k8 B! _& b0 ]( _
- % Y--Network outputs.4 k% M+ j; r5 v# v% l, L9 g
- % E--Network errors.# ?9 D' p\" d2 K: O7 |
- [net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
8 V3 e$ v4 t. D, t - %%%%%%%%%%% 网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%6 W8 G* w6 z, p; `% o4 E I
- % input the testing points here %
' l' Y5 A4 g\" i - title('神经网络训练结果');
3 q( X; [7 Z$ x! f - xlabel('时间(天)');# q% Y; w' o& b4 B* k! e, M
- ylabel('仿真输出结果');# \7 A3 Q' R( [2 V$ D X, e
- legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');
- q0 r8 d: n9 P% A5 f. P - %%%%%%%%%%%%%%%%%% 绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
. W0 p1 p4 C |4 Y4 { - x=1:5;
9 Z( e9 j* ]- H8 U- _7 x - y=1:5;5 p* S. p6 ^- S
- y21=sim(net,p); {% A1 U- m+ x! R\" r\" [9 p\" m
- y2=reshape(y21,1,15);
; m& g8 U; N& l3 ?7 x( N0 Z - clf J% {, q) J* e/ C! i\" D/ b
- plot(r,y2,'b-^')
# [, e' H2 |2 d - hold on
% b: {# L8 R3 d( H. |; w+ h0 s& } - plot(1:20,day,'r-*')
6 f, H7 |! w' Q! S' d - %%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%' }/ ~. }; C( {* D7 b$ x3 z
- y3=sim(net,h3);9 R5 p# Y4 [9 |2 t& O# w7 C1 b
- plot(21:21,y3,'-*')
9 r. U( B9 i% H - hold on4 R1 S\" |; w& c/ j' q\" Z& @
- title('神经网络训练结果');
0 B- O& \6 ?1 c# Z9 L: S1 P M - xlabel('时间(天)');
/ {2 d! @: [' D - ylabel('仿真输出结果');
( [6 [; A$ F) i8 W - legend('仿真模拟值','实际值','神经网络预测值');. N, i7 U& ~+ e8 n
- %%%%%%%%%%%%%%%%%% 绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
t, b2 [& O7 [: ~: @. c, G( M/ F4 i; H! T - x=1:5;) X# D. T3 e9 p* ^) G u0 @ N
- y=1:5;
: g- S- ^3 b$ \; X - plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
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昌辉9
:clear
day=[8.6187,8.3507,8.3142,8.2898,8.2791,8.2796,8.2784,8.2770,8.2770,8.2774,8.2780,8.1013,7.8087,7.3872,6.85,6.81,6.622,6.61,6.25,6.07];
dayhistory=day(1:16);%取其中三十天作为历史数据样本
dayhismod=reshape(dayhistory,4,4);% 将历史数据分为6个样本,每个大小为5,其中reshape是以列排序的
dayday=day(1:12);% 取其中的前25天
daypost=day(5:16);%取其中的随后25天
p=reshape(dayday,3,4);% 将前25天数据分为5行5列矩阵作为网络的训练输入样本
t=reshape(daypost,3,4); %将随后的25天分为5行5列矩阵作为网络的目标输出向量
daylast=day(13:16);
h3=reshape(daylast,4,1);% 将倒数第二个样本作为网络测试时的输入样本
r=5:16;
rr=reshape(r,4,3);
%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
net=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');
y1=sim(net,p);
% 新建网络,其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
% 两层的传递函数均为purelin
% 训练函数为trainlm
% 所训练的网络大小为[5,5]
% 仿真训练前的网络
%%%%%%%%%%% 进行网络训练 %%%%%%%%%%%%%%
% network parameters:
% epochs--epochs of the train
% goal--errors goal of the network
% lr--learning rate
% shows--epochs between the displays
% time--Maximum time to train in seconds
net.trainParam.epochs=200000; % 训练次数
nettrainParam.goal=0.0001; % 误差期望值
% returns of the train:
% net--New network
% tr--Training record (epoch and perf).
% Y--Network outputs.
% E--Network errors.
[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
%%%%%%%%%%% 网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
% input the testing points here %
title(\'神经网络训练结果\');
xlabel(\'时间(天)\');
ylabel(\'仿真输出结果\');
legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
%%%%%%%%%%%%%%%%%% 绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
x=1:4;
y=1:4;
y21=sim(net,p);
y2=reshape(y21,1,12);
clf
plot(r,y2,\'b-^\')
hold on
plot(1:20,day,\'r-*\')
%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
y3=sim(net,h3);
plot(17:2:20,y3,\'-*\')
hold on
title(\'神经网络训练结果\');
xlabel(\'时间(天)\');
ylabel(\'仿真输出结果\');
legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
%%%%%%%%%%%%%%%%%% 绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
x=1:4;
y=1:4;
plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
如果是这样,应该怎样改呢,再麻烦你一下,谢谢
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