基于灰色-bp神经网络预测的matlab代码

时间: 2023-09-16 15:01:09 浏览: 109
基于灰色-BP神经网络预测的MATLAB代码如下: ```matlab % 假设预测数据属性维度为n,样本数量为m clear all; clc; % 加载数据 load data.mat; % 假设数据存储在data.mat文件中,包括输入数据和输出数据 % 数据预处理,归一化 data_in = (data_in - min(data_in)) ./ (max(data_in) - min(data_in)); data_out = (data_out - min(data_out)) ./ (max(data_out) - min(data_out)); % 划分训练集和测试集 train_ratio = 0.7; % 训练集所占比例 train_size = round(train_ratio * size(data_in,1)); train_in = data_in(1:train_size,:); train_out = data_out(1:train_size,:); test_in = data_in(train_size+1:end,:); test_out = data_out(train_size+1:end,:); % 构建灰色预测模型 X0 = cumsum(train_in,1); % 累加生成级比序列 X1 = (X0(2:end,:) + X0(1:end-1,:)) / 2; % 求相邻均值生成生成序列 Z = train_out(2:end,:); % 目标数据矩阵 B = [-X1, ones(size(X1,1),1)]; % 系数矩阵 Y = Z; % 探测矩阵 % 计算权重矩阵 W = ((B' * B)^-1) * B' * Y; % 神经网络预测 input_train = [train_in, ones(size(train_in,1),1)]; % 加入偏置项 output_train = input_train * W; % 计算预测输出 % 计算均方误差 MSE = mean((output_train - train_out).^2); % 输出预测结果 disp('训练集预测结果:'); disp(output_train); % 测试集预测 input_test = [test_in, ones(size(test_in,1),1)]; output_test = input_test * W; % 输出测试集预测结果 disp('测试集预测结果:'); disp(output_test); ``` 这段代码首先加载数据,并对输入和输出数据进行归一化处理。然后根据给定的训练集比例划分训练集和测试集。接下来,通过灰色预测模型构建灰色预测所需的数据矩阵和系数矩阵,并计算权重矩阵。然后,使用已训练好的模型对训练集和测试集进行预测,并计算均方误差。最后,输出训练集和测试集的预测结果。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于PSO-BP 神经网络的短期负荷预测算法

然后,设计一种基于PSO-BP神经网络的短期负荷预测算法,包括预滤波、训练样本集建立、神经网络输入/输出模式设计、神经网络结构确定等。最后,选择上海市武宁科技园区的电科商务大厦进行负荷预测,实验结果表明,与...
recommend-type

基于PSO-BP神经网络的混凝土抗压强度预测

为了有效提高混凝土抗压强度的预测精准度,利用粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值,建立了混凝土抗压强多因子PSO-BP预测模型。模型以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的...
recommend-type

Python:客运量与货运量预测-BP神经网络

基于Python实现BP神经网络,参考资料会放在最后。 BP神经网络误差向量推导过程用到了微分链式求导 了解整个BP神经网络运行原理之后,就挺简单的 像一般神经网络一样,BP神经网络先进行FP传导即正向传导,案例中只...
recommend-type

MATLAB 人工智能实验设计 基于BP神经网络的鸢尾花分类器设计

了解分类问题的概念以及基于BP神经网络设计分类器的基本流程。 二、实验平台 MatLab/Simulink仿真平台。 三、实验内容和步骤 1. iris数据集简介 iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集,英文全称是Anderson's ...
recommend-type

基于GA-BP神经网络的动力锂电池SOC估算

为提升新能源汽车的整车动力性、经济性...同时建立了基于GA-BP算法的SOC值预测神经网络模型,通过仿真实验与传统BP算法进行对比,验证该算法兼顾神经网络学习速度、误差小、全局搜索能力并满足动力电池SOC值估算要求。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

前端深拷贝 和浅拷贝有哪些方式,你在哪里使用过

前端深拷贝和浅拷贝的方式有很多,下面列举几种常用的方式: 深拷贝: 1. JSON.parse(JSON.stringify(obj)),该方法可以将对象序列化为字符串,再将字符串反序列化为新的对象,从而实现深拷贝。但是该方法有一些限制,例如无法拷贝函数、RegExp等类型的数据。 2. 递归拷贝,即遍历对象的每个属性并进行拷贝,如果属性值是对象,则递归进行拷贝。 3. 使用第三方库如lodash、jQuery等提供的深拷贝方法。 浅拷贝: 1. Object.assign(target, obj1, obj2, ...),该方法可以将源对象的属性浅拷贝到目标对象中,如果有相同的属性,则会
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。