《人工神经网络算法》.ppt

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2019-11-17 发布于天津
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四、神经网络的应用( matlab实现) 例二：下表为某药品的销售情况，现构建一个如下的三层BP神经网络对药品的销售进行预测：输入层有三个结点，隐含层结点数为5，隐含层的激活函数为tansig；输出层结点数为1个，输出层的激活函数为logsig，并利用此网络对药品的销售量进行预测，预测方法采用滚动预测方式，即用前三个月的销售量来预测第四个月的销售量，如用1、2、3月的销售量为输入预测第4个月的销售量，用2、3、4月的销售量为输入预测第5个月的销售量.如此反复直至满足预测精度要求为止。月份 1 2 3 4 5 6 销量 2056 2395 2600 2298 1634 1600 月份 7 8 9 10 11 12 销量 1873 1478 1900 1500 2046 1556 四、神经网络的应用( matlab实现) P= [ 0.5152 0.8173 1.0000 ; 0.8173 1.0000 0.7308 ; 1.0000 0.7308 0.1390 ; 0.7308 0.1390 0.1087 ; 0.1390 0.1087 0.3520 ; 0.1087 0.3520 0.0000;]; T=[0.7308 0.1390 0.1087 0.3520 0.0000 0.3761]; %以第四个月的销售量归一化处理后作为目标向量 net=newff([0 1;0 1;0 1],[5,1],{tansig,logsig},traingd); net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.goal=0.01; net=train(net,P,T); Y = sim(net,P) plot(P,T,P,Y,o) %以每三个月的销售量经归一化处理后作为输入Pmax=2600,Pmin=1478 , P=(P0-Pmin)/( Pmax-Pmin) 四、神经网络的应用( matlab实现) 四、神经网络的应用( matlab实现) Thank you! dsfdbsy384y982ythb3oibt4oy39y409705923y09y53b2lkboi2y58wy0ehtoibwoify98wy049ywh4b3oiut89u983yf9ivh98y98sv98hv98ys9f698y9v698yv98x98tb98fyd98gyd98h98ds98nt98d8genklgb4klebtlkb5k tkeirh893y89ey698vhkrne lkhgi8eyokbnkdhf98hodf hxvy78fd678t9fdu90gys98y9shihixyv78dfhvifndovhf9f8yv9onvkobkw kjfegiudsfdbsy384y982ythb3oibt4oy39y409705923y09y53b2lkboi2y58wy0ehtoibwoify98wy049ywh4b3oiut89u983yf9ivh98y98sv98hv98ys9f698y9v698yv98x98tb98fyd98gyd98h98ds98nt98d8genklgb4klebtlkb5k tkeirh893y89ey698vhkrne lkhgi8eyokbnkdhf98hodf hxvy78fd678t9fdu90gys98y9shihixyv78dfhvifndovhf9f8yv9onvkobkw kjfegiu dsfdbsy384y982ythb3oibt4oy39y409705923y09y53b2lkboi2y58wy0ehtoibwoify98wy049ywh4b3oiut89u983yf9ivh98y98sv98hv98ys9f698y9v698yv98x98tb98fyd98gyd98h98ds98nt98d8gen 56384866666gjfdghmghm56384866666gjfdghmghm56384866666gjfdghmghm56384866666gjfdghmghm56384866666gjfdghmghm56384866666gjfdghmghm56384866666gjfdghmghm56384866666gjfdghmghm56384866666gjfdghmghm56384866666gjfdghmghm56384866666gjfdghmghm56384866666gjfdghmghm56384866666gjfdghmghm 56384866666gjfdghmghm 56384866666