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%% 清空环境变量
% w9 T5 D" N2 b( h f4 O; _2 o/ X5 Pclc: B4 B; E( f- U
clear
+ E; H F) N: \
5 f$ d* k; x' p! B- {%% 训练数据预测数据提取及归一化
- t+ Q3 r- r% D9 R4 k* Y/ @/ `%下载输入输出数据
; h. O/ O3 L) [) Dload data input output$ x. ^1 M' C4 h ?: E
6 {7 R! S6 [% n
%从1到2000间随机排序
2 W' S7 J" @4 b+ N! ]: Lk=rand(1,2000);
' l% l& o5 X) e6 M) y! n1 y[m,n]=sort(k);
& z/ R* Z3 q( d; m
]. H6 K* c3 V7 Y%找出训练数据和预测数据
( m' w6 ^1 `$ a( w" uinput_train=input(n(1:1900), ';
5 N/ k, Q9 s! l* ?8 A# W- moutput_train=output(n(1:1900));
" ~+ f- q4 D% }2 ^input_test=input(n(1901:2000), ';
8 w$ j- U: u, ~% L; Koutput_test=output(n(1901:2000));+ m8 `1 K& ?' Y" L: e+ c
a9 {3 Y& A, Q6 t6 |%选连样本输入输出数据归一化
* t! ~& @3 |' }* }% x6 J1 m9 I0 {[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
1 W- W$ F- K4 C[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
( u+ U1 r- T4 y4 z3 b, \3 G/ t
9 K, F$ \% ~- P& K: ]( e4 q%% BP网络训练2 [5 S: p; s/ D. d8 a* E- P
% %初始化网络结构
5 D4 S- R M7 |6 a4 I2 X/ w8 ynet=newff(inputn,outputn,5);) l$ W1 k5 h# V1 {
3 q$ F: b% X- _- k" p) v1 e( K
net.trainParam.epochs=100;0 K! {8 U/ k6 @; V! M. E: y7 y
net.trainParam.lr=0.1;, c6 E7 G# d* ] Y
net.trainParam.goal=0.00004;
( d6 a$ F& ` h& m; }4 @' m8 c' X+ s5 a; P( } _3 P2 y
%网络训练
. f9 f3 B) g$ v: `9 _- Onet=train(net,inputn,outputn);2 N3 K" W5 {3 [6 z! w
4 j" F/ E$ @7 N, G6 Q& s%% BP网络预测) l- B" p( {6 S5 u# U- K
%预测数据归一化! f+ T7 u% `' |% P* k. S# s
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);. ` |* j5 ?0 ?( v& h
# F% L! x$ D* C8 }8 z: r* j%网络预测输出' K( W, R* K8 s- y
an=sim(net,inputn_test);) h0 u& `/ f' B/ j- Q" D" b3 u
1 `3 a6 L2 k, i- ]' p
%网络输出反归一化+ w# d; _5 w) r
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);
z7 _% V7 \9 L) z' e+ k7 O' H6 X! |- ]9 [3 e" Z" N# ]
%% 结果分析% D$ d6 o* Y7 V* n" x- p
8 _) N6 a F8 U
figure(1)
+ J2 {" Y$ v* [plot(BPoutput,' g')
. y3 v$ ~/ s# X8 A4 {. |hold on
' V- [, E( X$ Z* lplot(output_test,'-*');" c; g# ?* q1 m4 J1 y
legend('预测输出','期望输出')
2 f0 u2 y) j+ X3 r1 u2 O1 X0 _title('BP网络预测输出','fontsize',12)
$ E4 ?7 e# b: h( l/ mylabel('函数输出','fontsize',12)
' L& b: @7 j; z7 ]; Cxlabel('样本','fontsize',12)
7 O1 v' v5 J* c% E- P%预测误差
4 u9 Q# g4 |6 |6 }. terror=BPoutput-output_test;. R7 c/ m# L- Y! ~1 h! v' E' R& D
A0 ?8 G( e3 u5 G2 F# |
0 r$ x5 {. g, W9 Y( I# ]. Rfigure(2)
8 q2 p# O$ y( D' K9 z* Y1 t* rplot(error,'-*')
1 d8 x: V( D: T5 Ktitle('BP网络预测误差','fontsize',12)
0 y$ D2 D: ?- }* n! k3 }ylabel('误差','fontsize',12), i% @ X1 u' L5 g, H+ ^
xlabel('样本','fontsize',12)4 v' J9 d0 \( E/ ?- M
5 O. g- {6 s) F/ O5 m- W
figure(3)
$ O( W- | l- X) i7 m7 wplot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*');
6 j0 q- q* s( f6 l( _7 [/ y" Jtitle('神经网络预测误差百分比')
) J# b3 r" k( I
! D! C4 l# E: s( _+ F" W, Werrorsum=sum(abs(error));
2 b( L1 ]- x# `* @# W2 Q以上代码是一个简单的基于BP神经网络的回归预测模型。下面是代码的详细解释:
5 f$ h/ ]8 E) y) {: C& _8 q0 @0 Z- Y
1. 清空环境变量并导入训练数据(input和output)。 n3 v, R/ }( y9 b
8 x4 ?( T7 m. ^& R2. 对输入数据进行随机排序,将数据集分为训练数据和预测数据。 v# F3 L( Z6 D- h7 Z/ {& @# M, K
, g7 j. L$ [7 S/ h# G- C( e7 Y
3. 对训练数据进行归一化处理,使用mapminmax函数将输入数据和输出数据进行归一化操作。
4 {7 t; Z& L+ W4 T5 O. d( ~" Q* k( `
4. 创建一个BP神经网络模型(使用5个隐藏层神经元),定义网络的训练参数(如训练轮数、学习率、目标误差等),并进行网络训练。
$ L/ G) Q. V% A) q! H; P* G2 t0 B- }1 ?$ h$ `. B
5. 对预测数据进行归一化处理并使用训练好的神经网络进行预测,得到预测输出BPoutput。
; M' f X2 g( F, h/ c6 s" Z- q7 `. k. U! i1 C, G# L) Q
6. 将预测输出BPoutput反归一化,得到最终的预测结果。. e* @2 G+ e% v5 _( D( `
; U/ Z+ R, c% S. U0 c7. 绘制结果分析图表:第一个图表展示预测输出和期望输出的对比,第二个图表展示预测误差,第三个图表展示神经网络预测误差百分比。* v# i5 Y3 V* f! K! X
' j% p/ m; Z4 a( D; A8. 计算预测误差的绝对值之和,存储在errorsum变量中。# P9 W8 O+ K9 v3 q5 m
4 L& E1 J4 ^6 x4 \
总的来说,该代码实现了使用BP神经网络进行回归预测的过程,包括数据的处理、网络的训练、预测结果的计算和分析结果的展示。
- b& w) o! }! ^4 Y: x# l
- y* `$ P! n0 q* c5 {- x; ? l
' J: ]5 V4 ?' d2 M2 r6 Y
5 j" S6 l6 D1 U6 T* m9 l$ ?+ Q& E" o1 h+ ]+ B. Q
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zan
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