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資源簡介

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于大樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測，至于小樣本還有灰色理論、最小二乘支持向量機(jī)、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不同的數(shù)據(jù)需要根據(jù)其自身特點(diǎn)選擇不同的預(yù)測方法。在很多次實(shí)驗(yàn)之后，我比較鐘情于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和組合預(yù)測，組合預(yù)測是大趨勢，客觀上有道理，主觀上有更大的操作可能性。 下面給出廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包含交叉驗(yàn)證過程的GRNN）用于小樣本量預(yù)測的代碼，包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果的對比。

資源截圖

代碼片段和文件信息 


%?
%?該案例作者申明：《Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析》以書籍實(shí)際發(fā)行內(nèi)容為準(zhǔn)
%%?以下程序?yàn)榘咐龜U(kuò)展里的GRNN和BP比較?需要load?chapter8.1的相關(guān)數(shù)據(jù)
clear?all
load?result
n=13
p=desired_input
t=desired_output
net_bp=newff（minmax（p）[n3]{‘tansig‘‘purelin‘}‘trainlm‘）;
%?訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
net.trainParam.show=50;
net.trainParam.epochs=2000;
net.trainParam.goal=1e-3;
%調(diào)用TRAINLM算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)
net_bp=train（net_bppt）;
bp_prediction_result=sim（net_bpp_test）;
bp_prediction_result=postmnmx（bp_prediction_resultmintmaxt）;
bp_error=t_test-bp_prediction_result‘;
disp（[‘BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三項(xiàng)流量預(yù)測的誤差為‘num2str（abs（bp_error））]）
%{
net=newff（desired_inputdesired_outputdesired_number{‘tansig‘‘tansig‘}‘trainlm‘）;
net.trainParam.epochs=10000;
net.trainParam.lr=0.001;
net.trainParam.goal=0.0001;
%%?BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
net=train（netdesired_inputdesired_output）;
%%?BP網(wǎng)絡(luò)測試
input_test=input_test‘;
input_test=tramnmx（input_testminpmaxp）;
BP_test_result=sim（netinput_test）;
BP_test_result=postmnmx（BP_test_resultmintmaxt）;
BP_error=output_test-BP_test_result‘;
disp（[‘BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三項(xiàng)流量預(yù)測的誤差為‘num2str（abs（BP_error））]）
save?best?desired_input?desired_output?input_test?output_test?BP_error?mint?maxt
%%?BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測
%預(yù)測數(shù)據(jù)歸一化
%input_predict=input_predict‘;
%input_predict=tramnmx（input_predictminpmaxp）;

%網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出
%BP_predict_resultpredict=sim（netinput_predict）;

%網(wǎng)絡(luò)輸出反歸一化
%BP_predict_resultpredict=postmnmx（BP_predict_resultpredictmintmaxt）;
%}




?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????1521??2019-10-12?21:06??GRNN的數(shù)據(jù)預(yù)測\bp.m

?????文件????????815??2010-01-30?20:09??GRNN的數(shù)據(jù)預(yù)測\data.mat

?????文件???????2217??2019-10-12?21:37??GRNN的數(shù)據(jù)預(yù)測\grnn.m

?????文件???????1260??2019-10-13?19:24??GRNN的數(shù)據(jù)預(yù)測\result.mat

?????文件???????6417??2019-10-13?16:04??GRNN的數(shù)據(jù)預(yù)測\運(yùn)行提示.txt

?????目錄??????????0??2019-10-30?10:19??GRNN的數(shù)據(jù)預(yù)測

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