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【預(yù)測(cè)模型】基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)matlab源碼

2022-04-05 13:04 作者:Matlab工程師  | 我要投稿

一、簡(jiǎn)介

?? ? ?介紹了極限學(xué)習(xí)機(jī)ELM的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法。

二、源代碼

% elm_stockpredict.m %% 清除工作空間中的變量和圖形 clear,clc close all %% 1.加載337期上證指數(shù)開(kāi)盤(pán)價(jià)格 load matlab.mat whos rng(1) %% ARMA模型 z=iddata(y1); m=armax(z(1:19),'na',2,'nc',1); yp = predict(m,y1,1); yp=yp'; yp=yp(:,157:end); %% 2.構(gòu)造樣本集 % 數(shù)據(jù)個(gè)數(shù) price=y1; n=length(price); % 確保price為列向量 price=price(:); % x(n) 由x(n-1),x(n-2),...,x(n-L)共L個(gè)數(shù)預(yù)測(cè)得到. L = 6; % price_n:每列為一個(gè)構(gòu)造完畢的樣本,共n-L個(gè)樣本 price_n = zeros(L+1, n-L); for i=1:n-L ? ?price_n(:,i) = price(i:i+L); end %% 劃分訓(xùn)練、測(cè)試樣本 % 將前280份數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練樣本 % 后51份數(shù)據(jù)劃分為測(cè)試樣本 trainx = price_n(1:6, 1:150); trainy = price_n(7, 1:150); testx = price_n(1:6, 151:end); testy = price_n(7, 151:end); %% 創(chuàng)建Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) % 包含15個(gè)神經(jīng)元,訓(xùn)練函數(shù)為traingdx net=elmannet(1:2,15,'traingdx'); % 設(shè)置顯示級(jí)別 net.trainParam.show=1; % 最大迭代次數(shù)為2000次 net.trainParam.epochs=2000; % 誤差容限,達(dá)到此誤差就可以停止訓(xùn)練 net.trainParam.goal=0.00001; % 最多驗(yàn)證失敗次數(shù) net.trainParam.max_fail=5; % 對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化 net=init(net); %% 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 %訓(xùn)練數(shù)據(jù)歸一化 [trainx1, st1] = mapminmax(trainx); [trainy1, st2] = mapminmax(trainy); % 測(cè)試數(shù)據(jù)做與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相同的歸一化操作 testx1 = mapminmax('apply',testx,st1); testy1 = mapminmax('apply',testy,st2); % 輸入訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練 [net,per] = train(net,trainx1,trainy1); %% 測(cè)試。輸入歸一化后的數(shù)據(jù),再對(duì)實(shí)際輸出進(jìn)行反歸一化 % 將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試 train_ty1 = sim(net, trainx1); train_ty = mapminmax('reverse', train_ty1, st2); % 將測(cè)試數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試 test_ty1 = sim(net, testx1); test_ty = mapminmax('reverse', test_ty1, st2); % 顯示真實(shí)值 plot(x,testy,'b-'); hold on % 顯示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值 plot(x,test_ty,'r--') % 顯示ARMA的輸出值 plot(x,yp,'k--') legend('real price','prediction price of Elman','prediction price of ARMA') title('Test Results'); % 顯示均方誤差 mse2 = mse(test_ty - testy); fprintf(' ? ?Elman_mse = \n ? ? %f\n', mse2) mse3 = mse(yp - testy); fprintf(' ? ?ARMA_mse = \n ? ? %f\n', mse3)

三、運(yùn)行結(jié)果

在這里插入圖片描述

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【預(yù)測(cè)模型】基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)matlab源碼的評(píng)論 (共 條)

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