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
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
----------- --------- ---------- ----- ----
4655 3
- 上一篇:SVG仿真模型
- 下一篇:模糊神经网络的预测算法-水质评价
相关资源
- 神经网络matlab实现
- Boid集群运动无捕食者、有捕食者俩种
- 直方图均衡化 matlab 代码
- 小波去噪matlab代码
- matlab经典全集内含插值源带码B-splin
-
SOGI二阶广义积分锁相环simuli
nk仿真 - VMD分解的matlab程序
- 基于MATLAB的图像边缘检测算法实验
- 蚁群算法求解最短路径问题MATLAB代码
- MATLAB R2011a的永久license
- msk调制的MATLAB仿真程序
- RLS语音信号去噪matlab代码
- matlab偏色校正代码
- lab的matlab实现
-
直接扩频序列的simuli
nk仿真 - 图像处理/图像分割实验/prewitt/robert
-
滑模MATLAB/simuli
nk仿真程序 - matlab求解平面度源代码程序fig
- matlab 编写生成 线性分组码
- matlab求lyapunov指数
- 数字基带传输matlab程序源码
- 惯导MATLAB程序(姿态解算、位置解算
- 基于MATLAB运动目标检测追踪
- 基于matlab的癌细胞的识别与定位的代
- 基于图像处理的汽车牌照识别系统m
- 基于MATLAB的神经网络池化过程
- 基于MATLAB的SVM模块
- 寻找三角形费马点Matlab程序
- 熵权法求权重MATLAB源码
- matlab求解非线性方程组
评论
共有 条评论