基于灰色-bp神经网络预测的matlab代码

基于灰色-BP神经网络预测的MATLAB代码如下:

% 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。