资源简介
完整的Elman神经网络预测模型,包含相关的数据 可在matlab2016a中运行。
代码片段和文件信息
%% 案例18: 基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究
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%
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% 该案例作者申明: 1:本人长期驻扎在此板块里,对该案例提问,做到有问必答。 2:此案例有配套的教学视频,配套的完整可运行Matlab程序。 3:以下内容为该案例的部分内容(约占该案例完整内容的1/10)。 4:此案例为原创案例,转载请注明出处(Matlab中文论坛,《Matlab神经网络30个案例分析》)。 5:若此案例碰巧与您的研究有关联,我们欢迎您提意见,要求等,我们考虑后可以加在案例里。 6:您看到的以下内容为初稿,书籍的实际内容可能有少许出入,以书籍实际发行内容为准。 7:此书其他常见问题、预定方式等,请点击这里。
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%
%% 清空环境变量
clc;
clear all
close all
nntwarn off;
%% 数据载入
load data;
a=data;
%% 选取训练数据和测试数据
for i=1:6
p(i:)=[a(i:)a(i+1:)a(i+2:)];
end
% 训练数据输入
p_train=p(1:5:);
% 训练数据输出
t_train=a(4:8:);
% 测试数据输入
p_test=p(6:);
% 测试数据输出
t_test=a(9:);
% 为适应网络结构 做转置
p_train=p_train‘;
t_train=t_train‘;
p_test=p_test‘;
%% 网络的建立和训练
% 利用循环,设置不同的隐藏层神经元个数
nn=[7 11 14 18];
for i=1:4
threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];
% 建立Elman神经网络 隐藏层为nn(i)个神经元
net=newelm(threshold[nn(i)3]{‘tansig‘‘purelin‘});
% 设置网络训练参数
net.trainparam.epochs=1000;
net.trainparam.show=20;
% 初始化网络
net=init(net);
% Elman网络训练
net=train(netp_traint_train);
% 预测数据
y=sim(netp_test);
% 计算误差
error(i:)=y‘-t_test;
end
%% 通过作图 观察不同隐藏层神经元个数时,网络的预测效果
plot(1:1:3error(1:)‘-ro‘‘linewidth‘2);
hold on;
plot(1:1:3error(2:)‘b:x‘‘linewidth‘2);
hold on;
plot(1:1:3error(3:)‘k-.s‘‘linewidth‘2);
hold on;
plot(1:1:3error(4:)‘c--d‘‘linewidth‘2);
title(‘Elman预测误差图‘)
set(gca‘Xtick‘[1:3])
legend(‘7‘‘11‘‘14‘‘18‘‘location‘‘best‘)
xlabel(‘时间点‘)
ylabel(‘误差‘)
hold off;
web browser http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=63640
%%
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% 版权所有:% href=“http://www.ilovematlab.cn/“>Matlab中文论坛 ript
% src=“http://s3.cnzz.com/stat.php?id=971931&web_id=971931&show=pic“ language=“javascript“ > ript>
%
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属性 大小 日期 时间 名称
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文件 3258 2018-12-26 14:05 Elman神经网络预测模型研究\chapter18.m
文件 406 2018-12-26 14:05 Elman神经网络预测模型研究\data.mat
目录 0 2019-04-18 15:21 Elman神经网络预测模型研究\
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