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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...: F/ E: X5 c) R
%X为原始输入数据
, z' W. I# v8 d- HP=[727000 297.35 327.53 2658 6.31 68.3 15948 737 16316 583.89 1.96;7 z6 j0 ] s4 W! M9 M0 e* t, w
30619 325.00 390.51 2763 6.94 69.6 17130 789 18600 707.67 2.28;
1 z; S2 m7 u5 j8 U7 {7 D33282 423.00 474.63 2801 5.73 69.7 17866 894 19886 861.88 2.32;
7 U" C. [ z1 @+ o" F; B33689 467.57 569.55 2887 7.76 69.8 18961 1015 20249 941.99 2.38; L7 m, M$ C# o# u
41020 538.17 616.25 2920 8.23 69.7 19688 1198 21626 1082.6 2.73;
2 Y/ }7 w/ W. M2 u43344 832.04 686.37 3495 8.87 68.3 24465 1361 23544 1373.4 2.89;# D$ x! b+ P4 S0 j
46030 941.94 788.15 3495 9.57 68.2 24814 1710 24941 1756.5 2.82;( c+ W1 g5 ^& G b' D1 `# e
53887 1095.13 969.1 4885 9.65 68.7 36149 2100 25936 2199.5 3.08;
( M+ u- H. M! C5 M59271 1250.64 1092.6 5376 10.11 69.2 43008 2314 26596 2625.4 3.56;% H* _, m+ p% v: C; K
64507 1437.67 1176.1 6091 15.05 69.2 51946 2500 28494 3229.4 3.98;
4 e7 i Q/ Z, y1 m/ P70597 1671.29 1273.7 7305 16.81 69.2 65745 2614 29628 3744.7 4.98;1 E1 g4 ^% V; | L! W, N
79221 1905.03 1345 8023 18.6 69.1 70346 2798 30063 3792.6 5.1;0 x" F* \" z6 s* d- T+ W; t; y! o
78812 2207.88 927.16 8328 20.52 69.3 71088 2964 30904 3951.64 5.21]';; M/ h& @6 P& ~
%为原始目标数据
5 e4 d( E0 }; ]0 }% IT=[3.1,3.6,4.2,4.8,6.7,9.1,13,18.9,29,51.1,78.2,103.5,128];
D1 v! q1 U9 j2 F' ]2 ^%原始数据归一化
0 C9 c2 i4 ?# y1 G: `0 S) z[pn,minp,maxp]=premnmx(P);+ a# Z1 p3 D5 w" Y- s9 U
[tn,mint,maxt]=premnmx(T);# U/ N" a1 }; ^: E# b' X- l( h
%设置网络隐单元的神经元数%建立相应的BP网络" b& l1 O$ A! Y
net=newff(minmax(pn(:,1:13)),[10,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');1 r/ B- d0 Z: _) B$ \- r9 x' ]3 U
%当前输入层权值和阈值 0 I* s2 Z/ q4 S) k, A, D
inputWeights=net.IW{1,1} ! c8 Q4 |+ n7 R& E) I
inputbias=net.b{1}
?1 b9 x$ z; Y5 V( E7 J. }%当前网络层权值和阈值 % h3 v$ ] U+ m* ?( s. E
layerWeights=net.LW{2,1} 2 d! |7 E: m# C
layerbias=net.b{2}4 Y; a* Y7 g2 \1 G$ C
net=init(net);
; Y' a8 Y/ o: R6 Z# z& c! s% 网络训练代数
$ B8 {+ C! K; knet.trainParam.epochs=10000;5 ]& d$ [" \# ]' x6 q& W% B
% 网络训练目标误差
: O! \% G0 n ^, Onet.trainParam.goal=0.000001;3 n. j# \- Y' f5 i1 U
% 网络训练动量系数
$ f" [) L1 J1 j% B8 s2 [* i! rnet.trainParam.mc = 0.9; 9 p1 M! t) L, M! C( {
% 网络学习速率/ |$ V8 M# b8 X$ v
net.trainParam.lr=0.05;
/ G* p. r! p6 ]%调用TRAINGDM算法训练BP网络
5 F" {0 P0 z. a% _net=train(net,pn(:,1:13),tn(1:13));
. g1 q+ Z' f' d8 ct_sim=sim(net,pn);0 \' B" g/ R' p! Z" U
t_sim=postmnmx(t_sim,mint,maxt)& d6 F/ {9 f( @
E=t_sim-T" B5 o; f* C: v' N
M=sse(E)5 E6 Z/ x8 o" L0 G% u7 Q3 _
N=mse(E)4 b4 f/ ]7 U( a- ~7 \/ c
figure(1), ~ ^: ~8 _$ \) Y/ P( l7 Z4 X
i=1:1:length(t_sim);
* V5 j' n0 v M/ _j=1:length(T);% X/ M, D2 s4 X$ ~) F% j
plot(i+1995,t_sim,'r',j+1995,T,'bo')5 H5 L+ \, b* B ~1 X
legend('模拟数据','原始数据')7 s) T1 ]$ T. P! M9 @! {, _. W9 |
Xlabel('年份');Ylabel('数量')" u& ?; \: ] ], u* t3 s' }
title('BP神经网络') |
zan
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