- 在线时间
- 169 小时
- 最后登录
- 2015-7-12
- 注册时间
- 2013-9-21
- 听众数
- 17
- 收听数
- 0
- 能力
- 30 分
- 体力
- 1515 点
- 威望
- 1 点
- 阅读权限
- 60
- 积分
- 1233
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 1
- 帖子
- 308
- 主题
- 40
- 精华
- 1
- 分享
- 0
- 好友
- 47
升级   23.3% TA的每日心情 | 奋斗 2015-4-4 20:23 |
|---|
签到天数: 126 天 [LV.7]常住居民III
|
这程序是你自己编的吧!你能说说你想做的是什么吗?7 z0 [$ _! q1 j
我这里有一个小模板,你可以看看,希望对你有用:
% G, X( ~( }9 Qclc,clear
s5 o) i2 c6 c6 Ysqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ...& ~+ m3 O6 Y: E3 h& ? j
41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];
% P( m9 L* r7 j2 y L%人数 单位:万人4 J6 A. N% s! P4 d$ y% V
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...5 H( s! W. n( e1 A# X N4 B2 G4 m
2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];$ Y) v3 G& {# j& l
%机动车数 单位:万辆
& r7 w5 n. C- @* d* Hsqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36...
4 F6 v& C$ I6 ?8 k) K1 | 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];
% P$ @% J' r/ S: v%公路面积 单位:万平方千米
i g3 Z8 ~+ X# x! W$ C0 a: Zglkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024....) f K8 e. [5 Y1 S8 g& M, J# t3 p8 G) x
19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];
/ u1 o/ p# a* x' _%公路客运量 单位:万人
?1 b; S7 ~ l; {% Q1 Dglhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....! ?. x8 m+ M W+ ]
11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];3 z2 \) C1 _, Y
%公路货运量 单位:万吨: c) `( a V) ]
p = [sqrs;sqjdcs;sqglmj]; %输入数据矩阵
7 L% d# q$ F/ ^. y! i7 _: Rt = [glkyl;glhyl]; %目标矩阵
5 h6 n0 ~$ }0 S g( x" T9 @
. E- S5 Q/ l1 h. @, H%%归一化处理# O. y& U; |' W/ V* ~3 ` a& x
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理4 h. |- ~8 q6 X3 X9 i# T
dx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %
) X c1 |; |' k% G! [
1 `" S8 X, x# A2 o0 @5 B%BP网络训练
- o% j; c; b3 ]* ^8 {net = newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
, Y5 S. q6 s/ ~, q$ P- j1 O, v; ^+ ~$ }3 A6 F, E+ A
%%建立模型,并用梯度下降法训练
g6 ^; E$ y3 m3 \$ Xnet.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次* c6 E s0 v* G: _+ F6 X$ I' n3 a
net.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率' Z" X8 ?' S- ~7 \/ E. X. E3 O+ D* I0 _
net.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回
$ R$ u% t0 e0 m8 q" m- H! s: Xnet.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差
5 O9 q7 @- C, @ w5 w: qnet = train(net,pn,tn); %开始训练
8 g" I( s# B3 }0 w
# S4 l# y$ }! }, E0 j5 g9 K/ F%%利用原始数据对BP网络仿真" L9 H! a& T8 E$ t
an = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真2 S) f, }& H+ _- b+ P) N* n4 \; p* Z U
a = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级7 x7 ^( t8 W5 _' q2 {+ @
# q6 t7 F( K, u%%对比测试4 Q* o- s: Y8 B9 s3 `, Q9 _8 _
x = 1990:2009;1 R' w* A c1 [7 K+ a! p
newk = a(1,:);
& b3 ~8 ^6 \; S/ Q6 Jnewh = a(2,:);& ?, n+ p, C, a: I, I, X
figure(2);' e6 t& x# p' j* L+ a$ F( {! j. X
subplot(2,1,1);
$ _7 e {& I0 r. y0 D1 L( L; n: V' {- xplot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
! p+ n: D0 J* u8 k/ m2 K* k- J5 Q! @legend('预测输出客运量','实际客运量');
3 J: g, q) w3 t1 xxlabel('年份');
" c2 y+ g$ \- d& D$ b' Uylabel('客运量/万人');
5 q( {# Q1 p# N- {0 Z) h4 W4 l5 |title('运用数据箱客运量学习和测试对比图');
) b% T/ W+ T: U' |% r6 u( |subplot(2,1,2);6 M8 O( x/ P3 |. a' M8 ` u$ A4 s
plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');3 F. W* E! K, O/ D
legend('预测输出货运量','实际货运量');5 ~- T8 s6 }9 X, }4 h7 u
xlabel('年份');; m9 n# _5 X" S) e$ x/ G) W7 B
ylabel('货运量/万吨');3 ]& u) Y' a) v
title('运用数据箱货运量学习和测试对比图');. }' B; U7 ~( T. u5 e
%利用训练好的网络进行预测
; K; W; t7 A6 Z' J6 wpnew = [73.39 75.552 F: N1 b3 P) A+ T* b
3.9635 4.09758 |: O% z& |% e0 O/ e* H
0.9880 1.0268];0 H e. |! U4 v3 x3 n! \# ]+ P1 V1 [
pnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);
, Y( Q' v2 a, Y* m" O0 }%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化! Q2 h: f8 D2 L
anewn = sim(net,pnewn);
7 Z T0 s: h6 w0 w. Y%利用归一化后的数据进行仿真4 V; m: o: J6 p" C$ n [
anew = postmnmx(anewn,mint,maxt)' a% a$ A7 R1 d5 ]9 L4 r+ i
%把仿真得到的数据还原原始的数量级 T" T! v' Q1 \, ]1 Q: k
- |+ h4 T/ X* A1 I! x
" A/ g2 N' o+ K: C$ w1 G/ E8 x- F
欢迎交流!
, f1 e6 q L- s ~- s& m8 Y& q4 K$ _
|
|