58.MATLAB编程基于灰色神经网络的预测算法研究—

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56 浏览量 2023-09-01 21:24:32 上传评论收藏 5KB ZIP 举报

MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析以及工程领域的高级编程环境，尤其在处理数值计算和算法实现方面具有强大功能。在本资料"58.MATLAB编程基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测.zip"中，我们将探讨如何结合MATLAB与灰色神经网络来预测订单需求。灰色系统理论是一种处理不完全信息的系统分析方法，它通过挖掘数据中的内在规律，以小样本、非完整信息为特征进行建模。在订单需求预测中，灰色系统可以用来捕捉历史订单数据中的模式，从而对未来的订单趋势进行预估。神经网络，另一方面，是模拟人脑神经元工作方式的一种计算模型，尤其在模式识别、函数拟合和预测任务中表现优异。MATLAB提供了丰富的神经网络工具箱，使得构建、训练和优化神经网络变得简单易行。在这个项目中，灰色神经网络是将灰色系统理论与神经网络相结合，利用灰色关联度分析数据的相关性，然后通过神经网络进行非线性映射，提高预测精度。具体步骤可能包括以下几点： 1. **数据预处理**：收集历史订单数据，进行清洗和标准化，以便输入到模型中。 2. **灰色关联分析**：计算每个订单数据与整体趋势的关联度，以确定它们对预测的重要性。 3. **神经网络构建**：在MATLAB中选择合适的神经网络结构，如多层前馈网络（MLP）或自适应线性神经元（Adaline），设定输入层、隐藏层和输出层的节点数量。 4. **模型训练**：使用历史订单数据训练神经网络，调整权重和阈值以最小化误差。 5. **模型测试与优化**：将一部分数据保留为验证集，评估模型的预测性能。通过调整网络参数，如学习率、动量等，优化模型的预测准确度。 6. **订单需求预测**：用训练好的灰色神经网络模型对未来的订单需求进行预测，并给出预测结果的置信区间。通过这样的方法，可以有效应对订单需求的不确定性，为企业决策提供有力的数据支持。然而，需要注意的是，任何预测模型都有其局限性，实际应用时应结合市场环境、季节因素等多种因素进行综合判断。在MATLAB编程过程中，用户可能需要编写脚本来读取数据、实现灰色关联分析函数、定义神经网络结构并进行训练，以及绘制预测结果与实际值的对比图。这些过程需要一定的编程基础和对MATLAB工具箱的理解。这个资料包将带领读者深入理解灰色神经网络预测模型的构建和应用，对于在MATLAB环境下进行复杂预测问题的解决具有很高的参考价值。通过学习和实践，不仅可以提升MATLAB编程技能，还能增强数据分析和预测能力，对于在供应链管理、市场营销等领域工作的专业人士尤其有益。

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58.MATLAB编程基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测.zip （2个子文件）

58.MATLAB编程基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测

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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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