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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...7 ?8 |6 V2 \; j, X" v$ K) G0 \! p
%X为原始输入数据
+ C) q P" ]' X$ J0 bP=[727000 297.35 327.53 2658 6.31 68.3 15948 737 16316 583.89 1.96;& U, F Y6 j/ k1 Y* p
30619 325.00 390.51 2763 6.94 69.6 17130 789 18600 707.67 2.28;% w% F6 T. w, ]" V9 o" W' A9 Q* e
33282 423.00 474.63 2801 5.73 69.7 17866 894 19886 861.88 2.32;
: B) G* z% I4 ?9 R6 G( u33689 467.57 569.55 2887 7.76 69.8 18961 1015 20249 941.99 2.38;
, U6 d4 ~, j- \: d41020 538.17 616.25 2920 8.23 69.7 19688 1198 21626 1082.6 2.73;, J, S7 O& T6 }. a
43344 832.04 686.37 3495 8.87 68.3 24465 1361 23544 1373.4 2.89;
: H3 Q' H3 Q# m _! J% g! z* W46030 941.94 788.15 3495 9.57 68.2 24814 1710 24941 1756.5 2.82;1 @5 B) D M* N" m
53887 1095.13 969.1 4885 9.65 68.7 36149 2100 25936 2199.5 3.08;' M2 U& u# y: H! l/ ~; _
59271 1250.64 1092.6 5376 10.11 69.2 43008 2314 26596 2625.4 3.56;7 a- {3 e& z1 i0 N
64507 1437.67 1176.1 6091 15.05 69.2 51946 2500 28494 3229.4 3.98;% z, C5 R) j5 g- y; r
70597 1671.29 1273.7 7305 16.81 69.2 65745 2614 29628 3744.7 4.98;
6 b4 p: J+ w% w1 i8 @; U79221 1905.03 1345 8023 18.6 69.1 70346 2798 30063 3792.6 5.1;$ K9 g; a4 o; ]* x- H! l
78812 2207.88 927.16 8328 20.52 69.3 71088 2964 30904 3951.64 5.21]';( m5 ^6 L! Z3 f2 B2 i- x+ r
%为原始目标数据7 D* X) i/ j& t, [5 U+ E
T=[3.1,3.6,4.2,4.8,6.7,9.1,13,18.9,29,51.1,78.2,103.5,128];' B% h) ?7 D0 d8 w1 p7 Y
%原始数据归一化
& l3 p$ [2 N: m5 v1 X2 h[pn,minp,maxp]=premnmx(P);
3 `3 V7 ^) J1 M U3 U[tn,mint,maxt]=premnmx(T);1 g! N y5 h. D% [( o1 G* {
%设置网络隐单元的神经元数%建立相应的BP网络) z- {) t0 I( V( {8 M7 y
net=newff(minmax(pn(:,1:13)),[10,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
/ E X. _; U- h1 G/ i%当前输入层权值和阈值 ( K, M/ m) s( V$ u7 H
inputWeights=net.IW{1,1} ) h j9 t9 ^( ]0 i [
inputbias=net.b{1}
% w2 z+ P, N2 G" B/ e% x%当前网络层权值和阈值 i+ M/ G* h0 H I
layerWeights=net.LW{2,1}
" t0 X# j% W1 L3 Dlayerbias=net.b{2}
( u7 d: v3 A; |" w5 ^$ Snet=init(net);
( J5 L/ f$ \" X A0 A% 网络训练代数9 q3 [1 _/ ]! y/ N3 G; R
net.trainParam.epochs=10000;
& V5 B4 P$ B! l' s5 l! {, K T% 网络训练目标误差7 d" ?/ b8 E: c4 U+ D# J
net.trainParam.goal=0.000001;
1 u' ]: V7 L V. Y9 i" n- S% 网络训练动量系数# V( S2 y& K( Z) W+ ?/ T. m
net.trainParam.mc = 0.9; * p& d+ I2 C: ~" Z2 C, p4 M% k
% 网络学习速率
+ V& n: [+ D$ Y; Qnet.trainParam.lr=0.05;
7 J& [2 O& S9 r% Q+ K" n' G%调用TRAINGDM算法训练BP网络* ]/ }8 N, a2 G q: P# ^7 C: u
net=train(net,pn(:,1:13),tn(1:13));
, S9 t6 t$ r2 C5 t0 k6 et_sim=sim(net,pn);) F. m3 z5 b- \2 s% \8 R/ z
t_sim=postmnmx(t_sim,mint,maxt)
% U5 D3 f8 x8 [5 L8 g$ X7 bE=t_sim-T3 m( f( r# B. b
M=sse(E)
5 r9 I, P# G$ h' J* xN=mse(E)- e$ l% A, f5 j+ ~5 N5 `. z# G. `' @: V
figure(1)
2 [5 o3 w- b# M5 f2 vi=1:1:length(t_sim);
; I0 ?0 E& a' ^' r( u) @j=1:length(T);
* v+ a- q$ ]- P! ?1 M6 @& \ B/ hplot(i+1995,t_sim,'r',j+1995,T,'bo')7 h! H- i$ D1 K9 F# v+ ~1 b
legend('模拟数据','原始数据')0 ^$ p- a- o: Q* h! {
Xlabel('年份');Ylabel('数量')' p0 ?4 x- L) D n8 P ^6 k+ o
title('BP神经网络') |
zan
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