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    发布日期: 2021-07-15
  • 语言: Matlab
  • 标签: 神经网络  

资源简介

GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测的matlab

资源截图

代码片段和文件信息

%% 案例8:GRNN的数据预测—基于广义回归神经网络的货运量预测
%
%

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。

%
%% 清空环境变量
clc;
clear all
close all
nntwarn off;

%% 载入数据
load data;
% 载入数据并将数据分成训练和预测两类
p_train=p(1:12:);
t_train=t(1:12:);
p_test=p(13:);
t_test=t(13:);
%% 交叉验证
desired_spread=[];
mse_max=10e20;
desired_input=[];
desired_output=[];
result_perfp=[];
indices = crossvalind(‘Kfold‘length(p_train)4);
h=waitbar(0‘正在寻找最优化参数....‘)
k=1;
for i = 1:4
    perfp=[];
    disp([‘以下为第‘num2str(i)‘次交叉验证结果‘])
    test = (indices == i); train = ~test;
    p_cv_train=p_train(train:);
    t_cv_train=t_train(train:);
    p_cv_test=p_train(test:);
    t_cv_test=t_train(test:);
    p_cv_train=p_cv_train‘;
    t_cv_train=t_cv_train‘;
    p_cv_test= p_cv_test‘;
    t_cv_test= t_cv_test‘;
    [p_cv_trainminpmaxpt_cv_trainmintmaxt]=premnmx(p_cv_traint_cv_train);
    p_cv_test=tramnmx(p_cv_testminpmaxp);
    for spread=0.1:0.1:2;
        net=newgrnn(p_cv_traint_cv_trainspread);
        waitbar(k/80h);
        disp([‘当前spread值为‘ num2str(spread)]);
        test_Out=sim(netp_cv_test);
        test_Out=postmnmx(test_Outmintmaxt);
        error=t_cv_test-test_Out;
        disp([‘当前网络的mse为‘num2str(mse(error))])
        perfp=[perfp mse(error)];
        if mse(error)            mse_max=mse(error);
            desired_spread=spread;
            desired_input=p_cv_train;
            desired_output=t_cv_train;
        end
        k=k+1;
    end
    result_perfp(i:)=perfp;
end;
close(h)
disp([‘最佳spread值为‘num2str(desired_spread)])
disp([‘此时最佳输入值为‘])
desired_input
disp([‘此时最佳输出值为‘])
desired_output
%% 采用最佳方法建立GRNN网络
net=newgrnn(desired_inputdesired

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1228  2010-01-31 21:51  案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测\best.mat
     文件        4134  2010-01-31 21:50  案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测\chapter8.1.m
     文件        2562  2010-01-31 21:52  案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测\chapter8.2.asv
     文件        2562  2010-01-31 21:53  案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测\chapter8.2.m
     文件         815  2010-01-30 20:09  案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测\data.mat
     文件         198  2010-01-30 22:29  案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测\运行提示.txt

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