• 阿杰哥1
    了解作者
  • matlab
    开发工具
  • 3KB
    文件大小
  • rar
    文件格式
  • 0
    收藏次数
  • 1 积分
    下载积分
  • 3
    下载次数
  • 2018-10-01 10:34
    上传日期
灰色神经网络matlab代码,欢迎学习讨论
chapter37.rar
  • chapter37
  • data.mat
    1.5KB
  • Greynet.m
    5KB
内容介绍
%% 该代码为基于灰色神经网络的预测算法 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td><b><font size="2">该案例作者申明:</font></b></td> </tr> <tr><td><span class="comment"><font size="2">1:本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html" rel='nofollow' onclick='return false;'><font color="#0000FF">板块</font></a>里,对该案例提问,做到有问必答。本套书籍官方网站为:<a href="http://video.ourmatlab.com" rel='nofollow' onclick='return false;'>video.ourmatlab.com</a></font></span></td></tr><tr> <td><font size="2">2:点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/" rel='nofollow' onclick='return false;'>从当当预定本书</a>:<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/" rel='nofollow' onclick='return false;'>《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td><p class="comment"></font><font size="2">3</font><font size="2">:此案例有配套的教学视频,视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html" rel='nofollow' onclick='return false;'>video.ourmatlab.com/vbuy.html</a></font><font size="2">。 </font></p></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 4:此案例为原创案例,转载请注明出处(《Matlab神经网络30个案例分析》)。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 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。</font></span></td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境变量 clc clear load data %% 数据累加作为网络输入 [n,m]=size(X); for i=1:n y(i,1)=sum(X(1:i,1)); y(i,2)=sum(X(1:i,2)); y(i,3)=sum(X(1:i,3)); y(i,4)=sum(X(1:i,4)); y(i,5)=sum(X(1:i,5)); y(i,6)=sum(X(1:i,6)); end %% 网络参数初始化 a=0.3+rand(1)/4; b1=0.3+rand(1)/4; b2=0.3+rand(1)/4; b3=0.3+rand(1)/4; b4=0.3+rand(1)/4; b5=0.3+rand(1)/4; %% 学习速率初始化 u1=0.0015; u2=0.0015; u3=0.0015; u4=0.0015; u5=0.0015; %% 权值阀值初始化 t=1; w11=a; w21=-y(1,1); w22=2*b1/a; w23=2*b2/a; w24=2*b3/a; w25=2*b4/a; w26=2*b5/a; w31=1+exp(-a*t); w32=1+exp(-a*t); w33=1+exp(-a*t); w34=1+exp(-a*t); w35=1+exp(-a*t); w36=1+exp(-a*t); theta=(1+exp(-a*t))*(b1*y(1,2)/a+b2*y(1,3)/a+b3*y(1,4)/a+b4*y(1,5)/a+b5*y(1,6)/a-y(1,1)); kk=1; %% 循环迭代 for j=1:10 %循环迭代 E(j)=0; for i=1:30 %% 网络输出计算 t=i; LB_b=1/(1+exp(-w11*t)); %LB层输出 LC_c1=LB_b*w21; %LC层输出 LC_c2=y(i,2)*LB_b*w22; %LC层输出 LC_c3=y(i,3)*LB_b*w23; %LC层输出 LC_c4=y(i,4)*LB_b*w24; %LC层输出 LC_c5=y(i,5)*LB_b*w25; %LC层输出 LC_c6=y(i,6)*LB_b*w26; %LC层输出 LD_d=w31*LC_c1+w32*LC_c2+w33*LC_c3+w34*LC_c4+w35*LC_c5+w36*LC_c6; %LD层输出 theta=(1+exp(-w11*t))*(w22*y(i,2)/2+w23*y(i,3)/2+w24*y(i,4)/2+w25*y(i,5)/2+w26*y(i,6)/2-y(1,1)); %阀值 ym=LD_d-theta; %网络输出值 yc(i)=ym; %% 权值修正 error=ym-y(i,1); %计算误差 E(j)=E(j)+abs(error); %误差求和 error1=error*(1+exp(-w11*t)); %计算误差 error2=error*(1+exp(-w11*t)); %计算误差 error3=error*(1+exp(-w11*t)); error4=error*(1+exp(-w11*t)); error5=error*(1+exp(-w11*t)); error6=error*(1+exp(-w11*t)); error7=(1/(1+exp(-w11*t)))*(1-1/(1+exp(-w11*t)))*(w21*error1+w22*error2+w23*error3+w24*error4+w25*error5+w26*error6); %修改权值 w22=w22-u1*error2*LB_b; w23=w23-u2*error3*LB_b; w24=w24-u3*error4*LB_b; w25=w25-u4*error5*LB_b; w26=w26-u5*error6*LB_b; w11=w11+a*t*error7; end end %画误差随进化次数变化趋势 figure(1) plot(E) title('训练误差','fontsize',12); xlabel('进化次数','fontsize',12); ylabel('误差','fontsize',12); %print -dtiff -r600 28-3 %根据训出的灰色神经网络进行预测 for i=31:36 t=i; LB_b=1/(1+exp(-w11*t)); %LB层输出 LC_c1=LB_b*w21; %LC层输出 LC_c2=y(i,2)*LB_b*w22; %LC层输出 LC_c3=y(i,3)*LB_b*w23; %LC层输出 LC_c4=y(i,4)*LB_b*w24; %LC层输出 LC_c5=y(i,5)*LB_b*w25; LC_c6=y(i,6)*LB_b*w26; LD_d=w31*LC_c1+w32*LC_c2+w33*LC_c3+w34*LC_c4+w35*LC_c5+w36*LC_c6; %LD层输出 theta=(1+exp(-w11*t))*(w22*y(i,2)/2+w23*y(i,3)/2+w24*y(i,4)/2+w25*y(i,5)/2+w26*y(i,6)/2-y(1,1)); %阀值 ym=LD_d-theta; %网络输出值 yc(i)=ym; end yc=yc*100000; y(:,1)=y(:,1)*10000; %计算预测的每月需求量 for j=36:-1:2 ys(j)=(yc(j)-yc(j-1))/10; end figure(2) plot(ys(31:36),'-*'); hold on plot(X(31:36,1)*10000,'r:o'); legend('灰色神经网络','实际订单数') title('灰色系统预测','fontsize',12) xlabel('月份','fontsize',12) ylabel('销量','fontsize',12) web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><p><font size="2"><a href="http://video.ourmatlab.com/" rel='nofollow' onclick='return false;'>Matlab神经网络30个案例分析</a></font></p><p align="left"><font size="2">相关论坛:</font></p><p align="left"><font size="2">《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站:<a href="http://video.ourmatlab.com" rel='nofollow' onclick='return false;'>video.ourmatlab.com</a></font></p><p align="left"><font size="2">Matlab技术论坛:<a href="http://www.matlabsky.com" rel='nofollow' onclick='return false;'>www.matlabsky.com</a></font></p><p align="left"><font size="2">M</font><font size="2">atlab函数百科:<a href="http://www.mfun.la" rel='nofollow' onclick='return false;'>www.mfun.la</a></font></p><p align="left"><font size="2">Matlab中文论坛:<a href="http://www.ilovematlab.com" rel='nofollow' onclick='return false;'>www.ilovematlab.com</a></font></p></td> </tr></table> % </html>
评论
    相关推荐
    • 20 灰色神经网络预测订单需求.zip
      神经网络可以拟合任何函数的参数,或求其最优值。
    • MATLAB 神经网络30个案例分析
      MATLAB 神经网络30个案例分析》本资源包括书中所有的程序、数据打包下载!还有这本书哦,相信对于需要的你来说,会有很大帮助!!!
    • MATLAB神经网络43个案例分析
      MATLAB神经网络43个案例分析
    • MATLAB 神经网络43个案例分析
      内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等...此外,本书还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性,如神经网络并行计算、定制神经网络神经网络高效编程等。
    • 灰色神经网络预测模型 matlab程序
      灰色神经网络模型预测冰箱订单数量,数据文件data.mat中矩阵X为36行6列,第一列为订单数,2-6列为需求趋势、市场份额、售价、缺货情况和分销商等属性。
    • MATLAB神经网络43个案例分析
      还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍...
    • MATLAB神经网络30个案例分析
      还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。, 本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考...
    • MATLAB 神经网络43个案例分析
      MATLAB 神经网络43个案例分析MATLAB 神经网络43个案例分析MATLAB 神经网络43个案例分析MATLAB 神经网络43个案例分析
    • MATLAB 神经网络43个案例分析
      包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容
    • 灰色神经网络的预测算法—订单需求预测
      本代码主要利用MATLAB工具进行灰色神经网络的预测算法的仿真,实现订单需求预测的模拟