Encuentre el código de Matlab para predecir el modelo de red neuronal bp para un conjunto de datos
El uso de matlab para predecir el modelo de red neuronal bp para un conjunto de datos se puede dividir en 1. Dados los datos existentes como una secuencia original
2 Establezca el orden autorregresivo; generalmente 2 a 3, demasiado alto puede no ser necesariamente bueno;
3. Establezca la predicción para un cierto período de tiempo
4 Establezca el número de pasos de predicción
.p>
5. Utilice la función personalizada de BP para la predicción
6 Según el valor previsto, utilice la función de trazado para dibujar el gráfico de tendencias de los datos de pronóstico.
El código de implementación principal es el siguiente:
p>clc
% x es la secuencia original (vector de fila)
x=[208.72 205.69 231.5 242.78 235.64 218.41 ];
%x= [101,4 101,4 101,9 102,4 101,9 102,9];
%x=[140 137 112 125 213 437,43];
t=1 :length(x);
% Orden autorregresivo
lag=3;
% Predecir un período de tiempo determinado
t1=t (end)+1:t(end) +5;
% del número de paso de predicción es fn
fn=length(t1); iinput]=BP(x,lag,fn );
P=vpa(f_out,5);
A=[t1' P'];
disp('valor previsto')
p>disp(A)
% Dibuja el gráfico de predicción
figure(1),plot(t,iinput ,'bo-'),espera
plot(t(end):t1(end),[iinput(end),f_out],'rp-'),grid on
title('La red neuronal de BP predice el flujo de pasajeros de una determinada línea de metro')
xlabel('Número de mes'),ylabel('Flujo de pasajeros (millones)');
Resultados de ejecución: