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 x! P# \! ?6 n  ^%X为原始输入数据
2 y9 m" z& s+ C( l# r, K/ ZP=[727000 297.35  327.53  2658 6.31  68.3 15948 737  16316 583.89 1.96;
/ z. F, Z; {2 J3 F0 F5 E0 a+ E30619 325.00  390.51  2763 6.94  69.6 17130 789  18600 707.67 2.28;
33282 423.00  474.63  2801 5.73  69.7 17866 894  19886 861.88 2.32;
8 K- y& _5 ~0 U$ L6 d1 n33689 467.57  569.55  2887 7.76  69.8 18961 1015 20249 941.99 2.38;
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;
1 N, d0 ~% r+ f3 t1 ?) g- v46030 941.94  788.15  3495 9.57  68.2 24814 1710 24941 1756.5 2.82;
; D7 d# ]+ c7 ^0 \( ~$ k53887 1095.13 969.1   4885 9.65  68.7 36149 2100 25936 2199.5 3.08;
59271 1250.64 1092.6  5376 10.11 69.2 43008 2314 26596 2625.4 3.56;
7 j' t0 T) U7 U8 z' L4 l' P5 U9 X9 d64507 1437.67 1176.1  6091 15.05 69.2 51946 2500 28494 3229.4 3.98;
  U' g9 t; }( y# \: v5 X2 F, s70597 1671.29 1273.7  7305 16.81 69.2 65745 2614 29628 3744.7 4.98;
79221 1905.03 1345    8023 18.6  69.1 70346 2798 30063 3792.6 5.1;
78812 2207.88 927.16  8328 20.52 69.3 71088 2964 30904 3951.64 5.21]';
' g  P& v, k1 U3 t%为原始目标数据
* _2 s* Z, F! Q5 ?2 ]T=[3.1,3.6,4.2,4.8,6.7,9.1,13,18.9,29,51.1,78.2,103.5,128];
1 }4 \) A1 J% i& C& z( Y%原始数据归一化
[pn,minp,maxp]=premnmx(P);
[tn,mint,maxt]=premnmx(T);
%设置网络隐单元的神经元数%建立相应的BP网络
net=newff(minmax(pn(:,1:13)),[10,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
) d+ d2 b/ o% {7 r6 U%当前输入层权值和阈值
( r1 S  H4 C2 W- }7 `- L7 b# WinputWeights=net.IW{1,1}
  j3 Y3 u/ {3 Winputbias=net.b{1}
/ o/ P, C9 o$ a2 c: K3 o%当前网络层权值和阈值
layerWeights=net.LW{2,1}
layerbias=net.b{2}
' Z- f6 s0 L' x% _5 s' \net=init(net);
' D; J* D  K, x3 m1 Z0 X, j$ f% 网络训练代数
net.trainParam.epochs=10000;
% 网络训练目标误差
net.trainParam.goal=0.000001;
% 网络训练动量系数
net.trainParam.mc = 0.9;   
% 网络学习速率
$ C# e+ D/ D- ]  }net.trainParam.lr=0.05;
! o& c# s8 A2 V* g5 Y%调用TRAINGDM算法训练BP网络
3 Y" V# ], J6 b6 r! inet=train(net,pn(:,1:13),tn(1:13));
) ]* r' c) K0 `+ ~9 D* ut_sim=sim(net,pn);
t_sim=postmnmx(t_sim,mint,maxt)
+ ~7 C# p( Z3 r8 ^0 c. [E=t_sim-T
# N& @# A4 ?( f7 qM=sse(E)
N=mse(E)
figure(1)
i=1:1:length(t_sim);
j=1:length(T);
2 S# S! D3 a% V$ d: D! b0 ?) ~$ t4 cplot(i+1995,t_sim,'r',j+1995,T,'bo')
: i% M9 b, x! {4 Rlegend('模拟数据','原始数据')
Xlabel('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！