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升级   23.3% TA的每日心情 | 奋斗 2015-4-4 20:23 |
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签到天数: 126 天 [LV.7]常住居民III
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这程序是你自己编的吧!你能说说你想做的是什么吗?
6 m( q" A s( R5 p我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:
& t! {; T0 h4 V X- ~/ @1 Jclc,clear
6 b1 [% e# G/ u q: Jsqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ...
# L' `' r6 H# n8 o5 I- F. R# f2 J 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];
$ @# y- L* X1 F* z; y0 ~" j {# J%人数 单位:万人) a! ?/ L& q8 a& |
sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.90 1.05 1.35 1.45 1.60 1.70 1.85 2.15 2.20...
! v. S- P5 w$ L7 B; M1 n! s 2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];- M4 R- {- J% |- Z0 Z. t
%机动车数 单位:万辆
$ [9 _* s4 s$ g V& q# z$ Rsqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36...
9 F: N: a" q! T 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];
- z) _5 p5 @1 i. n- E! \$ n%公路面积 单位:万平方千米
* Q, C7 z: V! Iglkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024....
1 e8 K3 g) P; i, [ F9 V2 C3 ` 19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];, i" P; Y( [% b& n
%公路客运量 单位:万人8 g U6 y3 u( r, |& B/ Y
glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....
' `5 l! i8 C0 w0 t, f 11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];( O, t0 Q# K6 H! y
%公路货运量 单位:万吨* P( R0 a# z" F
p = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵& j% @% W# e# `5 n
t = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵
1 i4 ^1 r5 b/ u- a* y% I- S1 O0 V7 z& ?/ S
%%归一化处理) Y) h7 |5 h. m
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理
4 d: [4 f& A+ pdx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %
" E) y: l5 R) M: H/ Y$ p
4 ~" l8 ], d) g; h8 ]%BP网络训练
4 @( c! g& u! C0 X4 R' pnet = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
: O! Y: M0 ]. ?5 y
$ ~& X2 a: `- o! A0 B# Z( a( Q1 ~%%建立模型,并用梯度下降法训练4 p7 j3 E. ]; V q$ G x; D1 z" T
net.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次! D2 W% { b5 [7 r
net.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率. U) G5 ^$ L6 x3 Y% r
net.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回, ~2 _& E% T0 t' ~
net.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差
# [- z H. K6 q) a0 nnet = train(net,pn,tn); %开始训练
: } Y/ _+ o! j- n. |; g, |! Y/ Y6 E
%%利用原始数据对BP网络仿真! w, j0 G4 R, d& \2 C9 G+ Y% _' h5 ?
an = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真
m0 R3 F2 G; H' \9 i- |# v. ha = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级/ P( s2 T* t" l3 y* I
& y H$ ], o# G7 g7 y+ h3 `
%%对比测试
2 k# `2 N) H# I& Ix = 1990:2009;
# i$ a9 i, o7 N9 o$ y* W4 onewk = a(1,:);5 D, N9 m' M: u6 p0 v/ ~
newh = a(2,:);
6 p# u! M6 r4 g& @9 t; s0 G5 Z" ]figure(2);' P$ \1 u0 ]1 y8 R3 W6 V
subplot(2,1,1);! b c0 q0 O# O+ r$ o4 X/ ~4 m
plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
& t' \6 K, O* N5 @legend('预测输出客运量','实际客运量');/ F9 N. ?1 ~/ W, e0 e- f& t+ _
xlabel('年份');8 C, a& B# V8 T) _$ _' q
ylabel('客运量/万人');6 b0 s8 ?' k4 s) ]2 [) q4 z7 H
title('运用数据箱客运量学习和测试对比图');# H( M" h) V/ T4 i. r
subplot(2,1,2);
# Y G) ]8 F j& e0 g1 _5 m; Xplot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');
3 }; y! k+ z# ?0 @legend('预测输出货运量','实际货运量');5 ~3 x1 l& _7 J; v8 E2 x0 U. R1 i
xlabel('年份');
8 o0 F) K! j, Dylabel('货运量/万吨');1 y2 I9 c5 g( b, _4 L) T- K
title('运用数据箱货运量学习和测试对比图');/ B0 E6 d1 {' M) s4 c
%利用训练好的网络进行预测
+ L% `; g! A0 P: A9 Upnew = [73.39 75.55; X0 T6 O& K# G- b
3.9635 4.0975" H% S' U+ X8 x
0.9880 1.0268];
8 d; n |/ u% Z* rpnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);* W. {/ l* T7 r1 L+ e/ W" m2 a1 ^2 ?/ ?
%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化
8 f5 j! I1 K7 D3 k, D, a- kanewn = sim(net,pnewn);2 k6 {, u; |; \, e Y
%利用归一化后的数据进行仿真
4 O! C% P5 |) x( Q; _* q# @3 Vanew = postmnmx(anewn,mint,maxt)
1 P7 a& ]- n$ i1 J4 j8 V( e* t%把仿真得到的数据还原原始的数量级
5 Y- c0 ?; n4 ?3 v% g
# y0 s) A% k. d" r P* F
, O: h6 w/ q" X欢迎交流!
( m# c' i2 Q o& Y# V! e1 D# m% S
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