《MATLAB 第三十七章神经网络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
- 1. 前言
- 2. MATLAB 仿真示例
- 3. 小结
1. 前言
《MATLAB 神经网络43个案例分析MATLAB技术论坛（www.matlabsky.com）2013年，北京航空航天大学出版社出版航天大学出版社出版的策划MATLAB一个工具MATLAB实例教学书籍，是在《MATLAB在神经网络30个案例分析的基础上修改补充，坚持理论解释-案例分析-应用扩展的特点，帮助读者更直观、生动地学习神经网络。
《MATLAB神经网络43个案例分析共43章，涵盖普通神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关的智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时，一些章节还涉及到常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合。此外，《MATLAB还介绍了神经网络43个案例分析MATLAB R2012b神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等中神经网络工具箱的新功能和特点。
近年来，随着人工智能研究的兴起，神经网络的相关方向也迎来了另一波研究热潮。由于其在信号处理领域的良好表现，神经网络方法也在不断深入应用于语音和图像方向的各种应用。本文结合书中的案例模拟实现，可以看作是一次重新学习，希望能回顾过去，了解新的，加强和提高对神经网络在各个领域应用的理解和实践。我刚刚从这本书开始抓更多的鱼。以下是模拟示例，主要介绍各章节的源代码应用示例。本文主要基于MATLAB2015b(32位)平台模拟实现，这是本书第37章基于灰色神经网络的预测算法研究实例，话不多说，开始！
2. MATLAB 仿真示例
打开MATLAB，点击主页 
选中Greynet.m，点击打开 Greynet.m源码如下：
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %功能：该代码是基于灰色神经网络的预测算法 %环境：Win7，Matlab2015b %Modi: C.S %时间：2022-06-21 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% 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><b><font size="2">该案例作者申明：</font></b></td> </tr> <tr><td><span class="comment"><font size="2">1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html"><font color="#0000FF">板块</font></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></font></span></td></tr><tr> <td><font size="2">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><p class="comment"></font><font size="2">3</font><font size="2">：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></font><font size="2">。 </font></p></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 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》）。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 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。</font></span></td> </tr> </table>
% </html>
%% 清空环境变量
clc
clear
tic
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"><p><font size="2"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a></font></p><p align="left"><font size="2">相关论坛：</font></p><p align="left"><font size="2">《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></font></p><p align="left"><font size="2">Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a></font></p><p align="left"><font size="2">M</font><font size="2">atlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a></font></p><p align="left"><font size="2">Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></font></p></td> </tr></table>
% </html><