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[问题求助] 数模小白关于BP的一些问题

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    群组2015国赛优秀论文解析

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    发表于 2015-4-19 15:43 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    %PA 6月6:0:0   计算的MATLAB 程序如下:BP神经网络预测
    8 y( j3 F: k$ ^1 I6 k%6月6位于第28行
    6 {/ q; M& ^4 o9 T2 @clc,clear
    ( O) E0 ^% @% y9 w; [* z  Bload ('data.mat')%原始数据以列向量的方式存放在workplace文件中; a9 F. U1 c7 H
    PA=PA(2:29,:);
    2 t2 z, t. G& i7 \%数据的标准化4 ^2 {$ Q" n  _- W. p- |9 |8 ^
    N=size(PA);
    " c! {5 T( e; W. r- ^for j=1:N(1,2)- Q7 `4 @) c, }  F0 j
        PAHminmax=minmax(PA(:,j)');+ q# }5 d4 g. R; [4 l9 ]
        for i=1:N(1,1)
      R9 b. B5 _7 U        PA(i,j)=(PA(i,j)-PAHminmax(1,1))/(PAHminmax(1,2)-PAHminmax(1,1));+ O% g) e/ ?+ N* n  }5 |
        end
    - U' `! v- @" bend
    ; p# w0 K5 R* ~/ Q- B' Z4 E%以每天的从0时计数起,每隔十五分钟作为输入
    ) t* C3 t' ]9 L8 [$ p& P9 Z# mP=PA(7:27,:);& c: M/ f6 N' t' L' G
    %以6月6的间隔十五分钟的发电量作为目标向量
    ' h" L% F+ W5 s& q' r- eT=PA(28,:);
    3 D2 F. T! X0 b6 C- G) Z- L2 }%创建一个BP神经网络,每一个输入向量的取值范围为[0 ,1],隐含层有22个神经元,) ~; P0 z5 d' r* }4 a
    %输出层有一个神经元,隐含层的激活函数为tansig,输出层的激活函数为%logsig,
    0 F. p6 S4 y: }+ l6 R  u% c: T%训练函数为梯度下降函数,即标准学习算法* `. A4 g2 g5 m2 E  O0 Z* q8 v
    for i=1:21% W. L: h* G) h( g/ E1 M5 j
        a(i,1)=0;; E# A  [" |; ?9 [
        a(i,2)=1;7 X- V  e! U. a$ S% r
    end, x5 t! ~* ?. ]4 J8 y' G
    net=newff(a,[21,1],{'tansig','logsig'},'traingd');1 ^. O6 Q- `' M9 E2 u1 c
    net.trainParam.epochs=30000;+ I* F( N1 Q) W
    net.trainParam.goal=0.01;
    ( D3 n! {& N2 {%设置学习速率为0.1) }3 Y( ?& ~# U" P! {* E6 m1 b
    LP.lr=0.1;
    / n" M  y: L  s& c. h%训练网络; }& t5 F/ A6 I6 F7 i  `
    net=train(net,P,T);' P- l0 c* m* }$ M( r4 l
    %预测6月6的发电量数据
    ) f" M4 L2 N" y' ~T1=sim(net,P);%预测值
    7 c% B0 h3 V6 i%PA.6月6日发电量真实值
    0 c7 W: C6 f5 m9 P& S( TT0=PA(28,:);7 |9 r7 \6 A8 s3 B
    %预测值与实际值的误差4 V6 y/ [6 ?" c: Q
    for i=1:N(1,2)( q; @9 j. z% {( ?: ]  c, L- [1 e! q8 Q
        error(1,i)=T1(1,i)-T0(1,i);
    7 g4 `' l. j# U/ F9 z  _. t* Jend
    8 a# z  B  m1 T, ?& m%绘制误差图
    ' j* ?/ W" a, V$ I0 pfigure(1)4 ~; R7 z. {  p2 X7 `9 h( d
    plot(1:N(1,2),error(1,1:N(1,2)),'-*')
    % \# A7 m9 u2 B5 L- Q& Z, I" z  rgrid on
    . U2 ~1 J4 X' y# h5 c) \! wxlabel('时点x'),ylabel('发电功率误差y');- M& |1 ^4 q% g$ ^  m% c0 c3 D
    title('PA6.6.0.0-6.6.23.45发电功率误差图像')% T0 Q+ M( F4 y" l7 A: n
    %绘制实时函数图6 e# Z# j6 u8 k% }( f5 _
    figure(2)+ {- C2 t' P+ y
    plot(1:N(1,2),T0(1,:),1:N(1,2),T1(1,:),'r')
    , ]: |" ~: ^4 tgrid on) I" a. E, u. a. e% E
    legend('实际值','预测值',2)
    8 _! y9 [0 E- J+ I6 z& W7 U( J! x) rxlabel('时点x'),ylabel('发电功率y');
    : |2 Q! E9 f$ q* n' ?* qtitle('PA6.6.0.0-6.6.23.45发电功率实时函数图像')
    7 ~+ W# c2 H. {4 {1 c  \' x* f web('http://www.ilovematlab.cn/forum-238-1.html','-browser')2 R9 V& r8 s; b3 @/ k, S+ y

    6 }! @" m. k& E6 x9 o8 B0 |" \+ W" j
    8 c$ D- |6 G3 s. ^
    1 {" g9 d" z2 r5 T. t$ w3 M% F+ ^3 r7 I7 J0 {$ w
    一本书关于预测发电量的BP的程序。我稍微有点纳闷,既然你已经知道了6月6日的实际值,并且都拿相应的数据来作目标向量了,还利用神经网络来预测6月6日的发电量,意义何在?
    ( l/ Y( ]3 K; V8 [! d) {; x# M
    ! _6 R, a% G; h( {! [
    zan
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    [LV.3]偶尔看看II

    邮箱绑定达人 社区QQ达人

    你要明白神经网络是干嘛用的,你这个代码做出来的网络,可能是预测那些不知道实际发电量的,6月6日的数据是用来训练网络的,同时对比误差查看网络的性能: g7 ~8 ]# D' l9 P& E
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    误差也有分为训练误差和测试误差的,具体你可以参考统计学习方法相关资料。# B9 ]/ N9 f/ j
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    木__易        

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