bp-matlab

Matlab编写的BP误差反向传播神经网络算法

%%
%对程序的说明%
%做生成数（使用0.1做因子）之后13年的数据按统计方法标准化后输入训练仿真对比结果。这个过程相当于插值计算%
%输出结果请最后五句r1rlplotyy（ktokt）plotyy（kakf）%

%这样做的缺点是不能检验预测效果的好坏还有一点我对网络初始化的过程没有把握%

clear
% 数据输入
inv=[189.6  244.2  328.5  405.3  487.5  568.6  669.9  801.6  785.9  859.2  979.7  1086.3  1241];
d1=[15.3  16.6  17.2  22.8  37.6  30.8  38.9  50.8  58.2  41.2  55.8  71.7  82.3];
d2=[117.7  140.7  177.8  209.8  247.7  290.8  343.2  337.1  308.1  353.6  350.1  367.2  415.7];
d3=[56.6  86.9  133.5  172.6  202.2  247  287.8  413.7  419.6  464.4  573.8  647.4  742.1];
f=[822.3  959.7  1198.4  1607.5  1997.6  2380.9  2683.8  2798.9  2897.4  3253  3561  3882 4433];
k=1991:1:2003;
% 使用13年数据训练得到网络仿真计算相对误差
%对原始数据初始化的过程为t（1）=f（1）;  t（i）=t（i-1）+0.1*f（i）（i=2:13）
% 累加 p1（1）=d1（1）;for i=2:13 p1（i）=0.1*d1（i）+p1（

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2474  2005-05-22 15:06  bp-matlab\bp源程序\bp.m

     文件       1988  2005-06-13 21:54  bp-matlab\bp源程序\bp2.m

     文件      28792  2004-08-11 20:11  bp-matlab\bp源程序\sourse\ANN.mat

     文件       8442  2004-08-12 10:20  bp-matlab\bp源程序\sourse\AnnData.txt

     文件       1388  2004-08-12 10:32  bp-matlab\bp源程序\sourse\Predict.asv

     文件       1371  2004-08-12 10:27  bp-matlab\bp源程序\sourse\Predict.m

     文件        273  2004-08-12 10:34  bp-matlab\bp源程序\sourse\说明.txt

    ..AD...         0  2006-03-18 19:39  bp-matlab\bp源程序\sourse

     目录          0  2006-03-18 19:38  bp-matlab\bp源程序

     目录          0  2010-04-14 10:15  bp-matlab

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