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    发布日期: 2021-06-02
  • 语言: Matlab
  • 标签: MATLAB  

资源简介

本代码主要利用MATLAB工具进行灰色神经网络的预测算法的仿真,实现订单需求预测的模拟

资源截图

代码片段和文件信息

web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-64645-1-1.html
%% 清空环境变量
clc
clear

load data

%% 数据累加作为网络输入
[nm]=size(X);
for i=1:n
    y(i1)=sum(X(1:i1));
    y(i2)=sum(X(1:i2));
    y(i3)=sum(X(1:i3));
    y(i4)=sum(X(1:i4));
    y(i5)=sum(X(1:i5));
    y(i6)=sum(X(1:i6));
end

%% 网络参数初始化
a=0.3+rand(1)/4;
b1=0.3+rand(1)/4;
b2=0.3+rand(1)/4;
b3=0.3+rand(1)/4;
b4=0.3+rand(1)/4;
b5=0.3+rand(1)/4;

%% 学习速率初始化
u1=0.0015;
u2=0.0015;
u3=0.0015;
u4=0.0015;
u5=0.0015;

%% 权值阀值初始化
t=1;
w11=a;
w21=-y(11);
w22=2*b1/a;
w23=2*b2/a;
w24=2*b3/a;
w25=2*b4/a;
w26=2*b5/a;
w31=1+exp(-a*t);
w32=1+exp(-a*t);
w33=1+exp(-a*t);
w34=1+exp(-a*t);
w35=1+exp(-a*t);
w36=1+exp(-a*t);
theta=(1+exp(-a*t))*(b1*y(12)/a+b2*y(13)/a+b3*y(14)/a+b4*y(15)/a+b5*y(16)/a-y(11));

kk=1;

%% 循环迭代
for j=1:10
%循环迭代
E(j)=0;
for i=1:30
    
    %% 网络输出计算
    t=i;
    LB_b=1/(1+exp(-w11*t));   %LB层输出
    LC_c1=LB_b*w21;           %LC层输出
    LC_c2=y(i2)*LB_b*w22;    %LC层输出
    LC_c3=y(i3)*LB_b*w23;    %LC层输出
    LC_c4=y(i4)*LB_b*w24;    %LC层输出
    LC_c5=y(i5)*LB_b*w25;    %LC层输出
    LC_c6=y(i6)*LB_b*w26;    %LC层输出 
    LD_d=w31*LC_c1+w32*LC_c2+w33*LC_c3+w34*LC_c4+w35*LC_c5+w36*LC_c6;    %LD层输出
    theta=(1+exp(-w11*t))*(w22*y(i2)/2+w23*y(i3)/2+w24*y(i4)/2+w25*y(i5)/2+w26*y(i6)/2-y(11));   %阀值
    ym=LD_d-theta;   %网络输出值
    yc(i)=ym;
    
    %% 权值修正
    error=ym-y(i1);      %计算误差
    E(j)=E(j)+abs(error);    %误差求和       
    error1=error*(1+exp(-w11*t));     %计算误差
    error2=error*(1+exp(-w11*t));     %计算误差
    error3=error*(1+exp(-w11*t));
    error4=error*(1+exp(-w11*t));
    error5=error*(1+exp(-w11*t));
    error6=error*(1+exp(-w11*t));
    error7=(1/(1+exp(-w11*t)))*(1-1/(1+exp(-w11*t)))*(w21*error1+w22*error2+w23*error3+w24*error4+w25*error5+w26*error6);
    
    %修改权值
    w22=w22-u1*error2*LB_b;
    w23=w23-u2*error3*LB_b;
    w24=w24-u3*error4*LB_b;
    w25=w25-u4*error5*LB_b;
    w26=w26-u5*error6*LB_b;
    w11=w11+a*t*error7;
end
end  

%画误差随进化次数变化趋势
figure(1)
plot(E)
title(‘训练误差‘‘fontsize‘12);
xlabel(‘进化次数‘‘fontsize‘12);
ylabel(‘误差‘‘fontsize‘12);
%print -dtiff -r600 28-3

%根据训出的灰色神经网络进行预测
for i=31:36
    t=i;
    LB_b=1/(1+exp(-w11*t));   %LB层输出
    LC_c1=LB_b*w21;           %LC层输出
    LC_c2=y(i2)*LB_b*w22;    %LC层输出
    LC_c3=y(i3)*LB_b*w23;    %LC层输出
    LC_c4=y(i4)*LB_b*w24;    %LC层输出
    LC_c5=y(i5)*LB_b*w25;
    LC_c6=y(i6)*LB_b*w26;
    LD_d=w31*LC_c1+w32*LC_c2+w33*LC_c3+w34*LC_c4+w35*LC_c5+w36*LC_c6;    %LD层输出
    theta=(1+exp(-w11*t))*(w22*y(i2)/2+w23*y(i3)/2+w24*y(i4)/2+w25*y(i5)/2+w26*y(i6)/2-y(11));   %阀值
    ym=LD_d-theta;   %网络输出值
    yc(i)=ym;
end
yc=yc*100000;
y(:1)=y(:1)*10000;

%计算预测的每月需求量
for j=36:-1:2
    ys(j)=(yc(j)-yc(j-1))/10;
end

figure(2)
plot(ys(31:36)‘-*‘);
hold on
plot(X(31:361)*10000‘r:o‘);
legend(‘灰色神经网络‘‘实际订单数‘)
title(‘灰色系统预测‘‘fontsize‘12)
xlabel(‘月份‘‘fontsize‘12)
ylabel(‘销量‘‘fontsize‘12)
web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-64645-1-1.html

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       1504  2009-12-28 11:56  案例28 灰色神经网络的预测算法—订单需求预测\data.mat

     文件       3151  2010-01-30 20:28  案例28 灰色神经网络的预测算法—订单需求预测\Greynet.m

     目录          0  2018-08-07 18:28  案例28 灰色神经网络的预测算法—订单需求预测

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                 4655                    3


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