资源简介
matlab神经网络工具箱系统预测
有原始数据 根据原始数据预测未来十年内的数据
代码片段和文件信息
%This program is useful to forecaste the ridership of Beijing
%public transportation
% Get the input sampledata from the .txt file “sample.txt“
fid=fopen(‘sample.txt‘‘rt‘);
%fopend 打开文件函数
originalData=fscanf(fid‘%f‘ [2014]);
%fscanf 将文件转成矩阵
status=fclose(fid);
%fclose 关闭文件函数
% transport sampledata into input training sampledata
inputSampledata=originalData‘;
%‘矩阵转置
% Get the output sampledata from the .txt file “goal.txt“
fid=fopen(‘goal.txt‘‘rt‘);
outputData=fscanf(fid‘%f‘);
status=fclose(fid);
% transport sampledata into input training sampledata
outputSampledata=outputData‘;
% creating neural network and setting trainging parameters
gwwnet=newff(minmax(inputSampledata)[41]{‘tansig‘‘purelin‘}‘traingdm‘);
%newff 建立神经网络函数
%minmax 得到最小值和最大值
%traingdm 下降法
gwwnet.trainParam.show = 50;
%每50循环显示一次
gwwnet.trainParam.lr = 0.05;
%步长
gwwnet.trainParam.epochs = 50000;
%50000次停止学习
gwwnet.trainParam.goal = 1e-3;
%le-3停止学习
%data scaling (converting the network input and output data to the intervel [-11])
[inputmininputmaxinputoutputminoutputmaxoutput] = premnmx(inputSampledataoutputSampledata);
%premnmx -1到1之间的数
%training
[gwwnettr]=train(gwwnetinputoutput);
%训练
y=sim(gwwnetinput);
%仿真
%data offset (converting the network output data to it original unit)
nnoutput = postmnmx(yminoutputmaxoutput);
%postmnmx 从-1到1返回实际值
%plot 画图
time=1978:1:1997;
plot(timeoutputSampledata‘-‘timennoutput‘o‘);
%legend(‘actual output‘‘NN output‘);
xlabel(‘time‘);ylabel(‘Learning fitting curve‘);
%scenario1 forecasting process 预测输入
column=10;
for i=1:column;
SceInput(1i)=inputSampledata(120)*(1.0464^i);
SceInput(2i)=inputSampledata(220)*(1.0631^i);
SceInput(3i)=inputSampledata(320)*(1.0872^i);
SceInput(4i)=inputSampledata(420)*(1.2044^i);
SceInput(5i)=inputSampledata(520)*(1.2326^i);
SceInput(6i)=inputSampledata(620)*(1.0605^i);
SceInput(7i)=2*(1.01^i);
SceInput(8i)=42*(1.02^i);
SceInput(9i)=inputSampledata(920)*(1.1426^i);
SceInput(10i)=inputSampledata(1020)*(1.017^i);
SceInput(11i)=inputSampledata(1120)*(1.0205^i);
SceInput(12i)=inputSampledata(1220)*(1.1336^i);
SceInput(13i)=inputSampledata(1320)*(1.1599^i);
SceInput(14i)=inputSampledata(1420)*(1.1783^i);
end
for j=1:20;
for i=1:14;
recalldata(ij)=inputSampledata(ij);
end
end
for j=21:30;
for i=1:14;
recalldata(ij)=SceInput(ij-20)
end
end
[alterinputmininputmaxinput] = premnmx(recalldata);
%alterinput和input发生变化
%可以制定一个最大值和最小值
%training
fvalue=sim(gwwnetalterinput);
%data offset (converting the network output data to it original unit)
forecastvalue = postmnmx(fvalueminoutputmaxoutput);
%plot
waitforbuttonpress;
clf;
time=1978:1:2007;
time1=1978:1:1997;
plot(timeforecastvalue‘o‘time1outputSampledata‘-‘);
%legend(‘预测曲线‘‘实际曲线‘
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 3183 2007-03-21 17:43 matlab\a-publictran1.m
文件 161 2003-03-29 14:56 matlab\ahp.m
文件 161 2003-04-01 14:59 matlab\ahpAB.m
文件 274 2003-04-01 15:05 matlab\ahpB1C.m
文件 218 2003-04-01 15:15 matlab\ahpB2C.m
文件 229 2003-04-01 15:25 matlab\ahpB3C.m
文件 318 2003-03-01 18:56 matlab\forecast.m
文件 2832 2003-03-10 09:29 matlab\gln.m
文件 178 1997-04-27 11:20 matlab\goal.txt
文件 34 2008-03-11 21:02 matlab\gwfile.txt
文件 2831 2009-04-07 11:32 matlab\publictran.m
文件 3137 2007-03-21 17:39 matlab\publictran1.asv
文件 725 2003-03-25 15:05 matlab\ridership.m
文件 1788 1997-04-27 11:19 matlab\sample.txt
文件 455 2003-03-09 21:23 matlab\sample1.m
文件 327 2003-03-09 00:28 matlab\sample2.m
文件 970 2007-03-21 17:48 matlab\smooth.m
文件 2838 2006-01-10 19:56 matlab\student2.m
文件 427 2006-01-10 19:19 matlab\students.m
文件 320 2003-02-14 12:12 matlab\XORNET.M
文件 401 2009-05-04 22:56 matlab\yiyuanxianxinghuigui.m
文件 73216 2003-03-09 11:32 matlab\历史统计数据表.doc
文件 229 2003-04-01 15:25 matlab\复件 ahpB3C.m
文件 821 2011-06-09 10:04 matlab\徐荣.txt
文件 34816 2009-04-07 11:44 matlab\程序说明.doc
文件 189952 2014-03-14 20:45 matlab\系统预测上机实践2010.doc
目录 0 2014-03-14 21:05 matlab
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