BP神经网络预测问题

jthawking

以下是我写的一段BP神经网络预测的代码,模型建好后,不知怎样预测下一年的T值,哪位高手来指导下...
0 ^: M7 q+ u9 W6 l7 m5 |%X为原始输入数据
' I7 L, \" }4 s+ Z2 C( d6 YP=[727000 297.35  327.53  2658 6.31  68.3 15948 737  16316 583.89 1.96;
9 L+ X' @: `9 M3 n7 [30619 325.00  390.51  2763 6.94  69.6 17130 789  18600 707.67 2.28;
+ `/ S3 d& [! X  Y8 H, F; R33282 423.00  474.63  2801 5.73  69.7 17866 894  19886 861.88 2.32;
: Y$ X' Q* N7 _, b) J1 }33689 467.57  569.55  2887 7.76  69.8 18961 1015 20249 941.99 2.38;
$ p; T$ {3 f# c1 ?41020 538.17  616.25  2920 8.23  69.7 19688 1198 21626 1082.6 2.73;
43344 832.04  686.37  3495 8.87  68.3 24465 1361 23544 1373.4 2.89;
46030 941.94  788.15  3495 9.57  68.2 24814 1710 24941 1756.5 2.82;
* p) b; f9 g/ H0 A& T53887 1095.13 969.1   4885 9.65  68.7 36149 2100 25936 2199.5 3.08;
, x' t2 j4 g( r" ~4 ~. U59271 1250.64 1092.6  5376 10.11 69.2 43008 2314 26596 2625.4 3.56;
$ V8 N4 T/ Z, w6 w# g0 {0 D$ |! `' `64507 1437.67 1176.1  6091 15.05 69.2 51946 2500 28494 3229.4 3.98;
0 K: _% o5 P) p70597 1671.29 1273.7  7305 16.81 69.2 65745 2614 29628 3744.7 4.98;
( j( p" g: l/ O3 W3 d$ m/ d5 q( C79221 1905.03 1345    8023 18.6  69.1 70346 2798 30063 3792.6 5.1;
+ `1 p9 S0 U* Z6 e; g78812 2207.88 927.16  8328 20.52 69.3 71088 2964 30904 3951.64 5.21]';
  `: w% {4 |( }! q. z, P: \/ S1 g%为原始目标数据
T=[3.1,3.6,4.2,4.8,6.7,9.1,13,18.9,29,51.1,78.2,103.5,128];
: }" Q* {" _8 G8 c%原始数据归一化
[pn,minp,maxp]=premnmx(P);
% `! Z% f8 ^) R4 c& I$ q* i[tn,mint,maxt]=premnmx(T);
+ E7 N9 P6 T4 Y8 }" q%设置网络隐单元的神经元数%建立相应的BP网络
! \' v  J7 u' Knet=newff(minmax(pn(:,1:13)),[10,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
$ r' L, g& w5 j2 y. Y%当前输入层权值和阈值
inputWeights=net.IW{1,1}
9 `/ Z, E6 e7 Y$ I/ r$ n. Minputbias=net.b{1}
%当前网络层权值和阈值
& e' j! Y  v! _layerWeights=net.LW{2,1}
% P, e5 @% @% Y/ b" vlayerbias=net.b{2}
7 \/ n/ S* e/ Q. [net=init(net);
% 网络训练代数
6 g$ {: @* t6 U5 T, t/ q/ [9 Lnet.trainParam.epochs=10000;
/ G8 J9 `& o+ F' i. |. C$ J% 网络训练目标误差
0 l( h6 y. y& Anet.trainParam.goal=0.000001;
* U: q# f  j3 F% 网络训练动量系数
/ _' F# }, T; M  X# Nnet.trainParam.mc = 0.9;   
* n2 X5 y; L' j! S) U8 A% 网络学习速率
1 R/ P. v. z% d0 e! wnet.trainParam.lr=0.05;
%调用TRAINGDM算法训练BP网络
, V' r8 K7 k! M; Unet=train(net,pn(:,1:13),tn(1:13));
$ V: m8 b5 K2 k/ Z. F6 _3 ]t_sim=sim(net,pn);
, k0 a! l. b# \# L7 q$ V4 It_sim=postmnmx(t_sim,mint,maxt)
E=t_sim-T
; Y$ w' f5 V. e0 IM=sse(E)
+ a# ?, B: U2 w6 M' H) k  C" YN=mse(E)
figure(1)
i=1:1:length(t_sim);
; U" W4 h3 p; e; R, I% Bj=1:length(T);
' q2 y; j1 m4 i1 I) o. J9 Qplot(i+1995,t_sim,'r',j+1995,T,'bo')
legend('模拟数据','原始数据')
! ~( s9 ?5 _, T2 q! a# vXlabel('年份');Ylabel('数量')
title('BP神经网络')

追梦者

看看O(∩_∩)O~

Rosierl

狂谢Ing……

A123J

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!      eeeeeeeee

泽泽

这个问题我也正想问，你解决了没？

zhuangqg6855

嗯，先看看再说！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

zerodingying

感谢楼主，很不错的说。。。。。

123水无痕

我也想知道……求高手指点

0йly_

如果你要预测的话，你可以先输入一个预测的值，P_test=[];out=sim(net,P_test')~~希望对你有用

0.9清1.8清2.7清

厉害啊！楼主！！！！！牛！