27.MATLAB神经网络43个案例分析基于灰色神经网络的预测算法研究—

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127 浏览量 2023-08-10 10:52:54 上传评论收藏 4KB RAR 举报

《基于灰色神经网络的预测算法在MATLAB中的应用——订单需求预测》 MATLAB作为一款强大的数学计算软件，被广泛应用于各个领域的数据分析、建模和仿真。本资料集中，我们聚焦于MATLAB神经网络的应用，特别是针对订单需求预测的43个实际案例分析。通过对这些案例的研究，我们可以深入理解灰色神经网络的预测算法，并掌握如何在MATLAB环境下构建和优化此类模型。灰色系统理论是一种处理不完全信息系统的理论，它通过建立灰色模型来揭示数据之间的内在规律。而神经网络，作为一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，具有强大的非线性映射能力和自学习能力，特别适合处理复杂和非线性的问题，如订单需求预测。订单需求预测是企业运营中至关重要的环节，准确的预测可以帮助企业合理规划生产、库存管理，降低运营成本。灰色神经网络模型结合了灰色系统和神经网络的优点，可以有效地处理订单历史数据中的不确定性和波动性。 43个案例分析涵盖了不同的行业和场景，每个案例都包括了数据预处理、模型构建、训练、验证和预测等多个步骤。通过这些案例，我们可以学习到： 1. 数据准备：如何清洗和整理订单数据，提取关键特征，为建模做准备。 2. 模型构建：理解灰色系统GM(1,1)模型和神经网络模型的基本结构，以及如何在MATLAB中搭建这两种模型。 3. 参数设定：学习如何设置神经网络的层数、节点数、学习率等参数，以及灰色系统的白化系数。 4. 训练与优化：掌握MATLAB的训练函数，如`trainNetwork`，以及如何通过调整参数进行模型优化。 5. 验证与预测：了解模型的验证方法，如交叉验证，以及预测结果的评估指标，如均方误差（MSE）和决定系数（R^2）。 6. 结果解释：学习如何解读预测结果，分析模型的优劣，以及如何根据预测误差调整模型。这些案例不仅提供了理论知识，还包含了可直接运行的MATLAB代码，使得读者能够动手实践，提升自己的技能。通过深入学习和理解这些案例，我们不仅可以掌握灰色神经网络的预测算法，还能培养出解决实际问题的能力，对于在MATLAB环境中进行复杂预测任务有着极大的指导价值。

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27.MATLAB神经网络43个案例分析基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测

chapter37

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%% 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>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</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">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">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/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：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">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 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》）。</td> </tr> <tr> <td> 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。</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"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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