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利用bp神经网络算法,进行交通预测的Matlab源代码

一个bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码,里面备有较为详细的注释,供给初学者! 不仅有最初的bp模型,还包括优化的算法,总共有多个程序段,大家可以根据自己的数据情况选择适合的神经网络结构!
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下面我给出一个 神经网络进行交通预测的 源代码,里面备有较为详
细的注释,供给初学者!
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代码:
神经网络进行交通预测的 源代码
!" 神经网络用于预测
使用平台 #
数据为 $ 年到 年的交通量 ,网络为 输入, 输出
组数据,其中 组为正常训练数据, 组为变量数据, 组为测试数据
% &'(
) )**)+*, % ---
$
*)
###################################################
原始数据
###################################################
%*).$/数据是从 $ 到 年的
.0 / / / $/ $
/
1 1$ / / / /
$/
1 1 $ $/ $ $ /$ $/ $ /$
$23/输入数据,共 组,每组 个输入
.0 $ $ $ $ $
2/输出数据,共 组,每组 个输出
###################################################
数据归一化处理
4 函数默认将数据归一化到0#52,调用形式如下
0%52 .4645%5%47
4 需归化的数据输入
%,%4 为需归化到的范围,不填默认为归化到0#52
% 归一化后的样本数据
处理设置, 主要在结果反归一化中需要调用,或者使用同样的
* 归一化另外一组数据

###################################################
0)8(52 . 467/
0)9)*52 . 467/
###################################################
数据乱序,及分类处理
将输入的 组数据的 ,即 组,用来作为测试数据;
样本的 ,即 组,用来作为变化数据;
另外 组用来正常输入,用来训练;
,+,*+*67用来重新随机抽取上述三种分类的数据,原来的顺序被打乱
函数调用的语法
0):5+:5*:2 . ,+,*+*655+"*)*5*"*)*7
输入 为输入数据, 为输出数据
+"*)* 为训练用的变化数据在总输入中的百分比
*"*)* 为训练用的测试数据在总输入中的百分比
输出 ):5+:5*: 分别为按乱序及相应百分比,抽取得到的数据
另外,打乱后的数据, 和 都是对应的,请放心使用
###################################################
*"*)* . /11 ;,'( ,*)*,
+,*"*)* . /11 ;,( ,*)*,
0)<*5+,*<*5*<*2 .
,+,*+*6)8(5)9)*5+,*"*)*5*"*)*7/
###################################################
设置网络参数
###################################################1 1
=,*=( . / 隐层第一层节点数
=,*=(./1 1 隐层第二层节点数
9%*=( . /1 1 输出维数
9> . 33/9> . 33/ 9> . 33/各层传输函数,9> 为输
出层传输函数
如果训练结果不理想,可以尝试更改传输函数,以下这些是各类传输函数
9> . 33/9> . 33/
9> . 33/9> . 3()*3/
9> . 33/9> . 33/
9> . 33/9> . 33/
9> . 3()*3/9> . 3()*3/
注意创建 !" 网络函数 *-?67的参数调用,在新版本67中已改变
*.*-?646)8(750=,*=(5=,*=(59%*=(25
@9> 9> 9>A53),437/创建四层 !" 网络

###################################################
设置训练参数
###################################################1 1
*)")*./训练次数设置
*)").*#/训练目标设置
*)"))./学习率设置5应设置为较少值,太大虽然会在开始
加快收敛速度,但临近最佳点时,会产生动荡,而致使无法收敛
###################################################
指定训练函数
###################################################
*)> . 3),3/ 梯度下降算法
*)> . 3),3/ 动量梯度下降算法
*)> . 3),3/ 变学习率梯度下降算法
*)> . 3),43/ 变学习率动量梯度下降算法
6大型网络的首选算法7
*)> . 3))3/ B"BC"6弹性 !"7算法5内存需求最小
6共轭梯度算法7
*)> . 3)D3/ >**)#B**+* 修正算法
*)> . 3)3/ "&#B*)* 修正算法5内存需求比
>**)#B**+* 修正算法略大
*)> . 3)3/ "-*#!* 复位算法5内存需求比 "&#
B*)* 修正算法略大
6大型网络的首选算法7
*)> . 3)3/ <*, E'(* F),* 算法5内存需
求与 >**)#B**+* 修正算法相同5计算量比上面三种算法都小很多
*)> . 3)D3/ G(#=*- ;) # !>F<
;)5计算量和内存需求均比共轭梯度算法大5但收敛比较快
*)> . 3)3/ C* <* <* ;)5计算量和内
存需求均比 !>F< 算法小5比共轭梯度算法略大
6中型网络的首选算法7
*)> . 3)3/ H*+**)#)I(), 算法5内存需求最大5
收敛速度最快
*)> . 3))3/ 贝叶斯正则化算法
有代表性的五种算法为3),4353))353)353)35
3)3
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