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阻尼最小二乘法matlab代码-predicting-wind-speed:一个基于温度预测风速的MATLAB项目
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2021-05-22
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阻尼最小二乘法matlab代码预测风速 准备资料 用于训练的数据集是从伦敦气象数据获得的。 我已经准备好Excel工作表中的数据,并在MATLAB中以矩阵形式读取数据。 数据中有很多功能,我需要选择相关数据进行培训。 特定时期内的温度和平均温度等特征是重要特征。 我排除了诸如风向和阵风等特征,因为这些特征与风速的相关性最小。 数据中没有显示的另一个重要功能,但我添加的是数据的月份,因为季节对风速有重大影响。 最后,所有功能都集成在excel工作表中并从MATLAB中读取。 训练 我使用的数据集有5个要素作为输入。 使用“ fitnet”功能生成神经网络。 在我们的代码中,fitnet函数训练一个神经网络,该神经网络具有两个隐藏层以及输入和输出层。 网络的第一层有5个神经元,它充当输入层,并向其提供了样本数据的矢量。 引入了两个分别具有10和5个神经元的隐藏层,以使网络能够学习数据集中的复杂数学关系。 我已使用LM反向传播方法进行训练。 Levenberg-Marquardt算法(也称为阻尼最小二乘方法)经过专门设计,可与采用平方误差总和形式的损失函数配合使用。 考虑一个损失函数,它可以
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predicting-wind-speed-master.zip (24个子文件)
predicting-wind-speed-master
README.md 5KB
Code
main.asv 667B
pre_process_testdata.m 131B
main.m 1KB
pre_process_traindata.m 561B
clear_extra_cols.m 117B
Dataset
January2016.xlsx 101KB
March2016.xlsx 102KB
November2016.xlsx 85KB
June2016.xlsx 98KB
ColumnHeaders.xlsx 10KB
May2016.xlsx 100KB
September2016.xlsx 97KB
July2016.xlsx 100KB
TestData2017.xlsx 89KB
October2016.xlsx 91KB
August2016.xlsx 100KB
February2016.xlsx 95KB
April2016.xlsx 99KB
December2016.xlsx 92KB
data_repo
2.jpg 25KB
LM.png 37KB
1.jpg 10KB
3.jpg 61KB
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