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案例20 神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选.zip （1个子文件）

案例20 神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选

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%% 案例20:神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选 % % % <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<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-48362-1-1.html">该案例</a>提问，做到有问必答。</td></tr><tr> <td>2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。</td> </tr> <tr> <td> 3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。</td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>）。</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> <tr> <td> 6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。</td> </tr><tr> <td> 7：此书其他常见问题、预定方式等，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</td> </tr></table> % </html> % %% 清空环境变量 clc clear %% 产生输入输出数据 % 设置步长 interval=0.01; % 产生x1 x2 x1=-1.5:interval:1.5; x2=-1.5:interval:1.5; % 产生x3 x4（噪声） x=rand(1,301); x3=(x-0.5)*1.5*2; x4=(x-0.5)*1.5*2; % 按照函数先求得相应的函数值，作为网络的输出。 F =20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2); %设置网络输入输出值 p=[x1;x2;x3;x4]; t=F; %% 变量筛选 MIV算法的初步实现（增加或者减少自变量） p=p'; [m,n]=size(p); yy_temp=p; % p_increase为增加10%的矩阵 p_decrease为减少10%的矩阵 for i=1:n p=yy_temp; pX=p(:,i); pa=pX*1.1; p(:,i)=pa; aa=['p_increase' int2str(i) '=p']; eval(aa); end for i=1:n p=yy_temp; pX=p(:,i); pa=pX*0.9; p(:,i)=pa; aa=['p_decrease' int2str(i) '=p']; eval(aa); end %% 利用原始数据训练一个正确的神经网络 nntwarn off; p=p'; % bp网络建立 net=newff(minmax(p),[8,1],{'tansig','purelin'},'traingdm'); % 初始化bp网络 net=init(net); % 网络训练参数设置 net.trainParam.show=50; net.trainParam.lr=0.05; net.trainParam.mc=0.9; net.trainParam.epochs=2000; % bp网络训练 net=train(net,p,t); %% 变量筛选 MIV算法的后续实现（差值计算） % 转置后sim for i=1:n eval(['p_increase',num2str(i),'=transpose(p_increase',num2str(i),')']) end for i=1:n eval(['p_decrease',num2str(i),'=transpose(p_decrease',num2str(i),')']) end % result_in为增加10%后的输出 result_de为减少10%后的输出 for i=1:n eval(['result_in',num2str(i),'=sim(net,','p_increase',num2str(i),')']) end for i=1:n eval(['result_de',num2str(i),'=sim(net,','p_decrease',num2str(i),')']) end for i=1:n eval(['result_in',num2str(i),'=transpose(result_in',num2str(i),')']) end for i=1:n eval(['result_de',num2str(i),'=transpose(result_de',num2str(i),')']) end %% MIV的值为各个项网络输出的MIV值 MIV被认为是在神经网络中评价变量相关的最好指标之一，其符号代表相关的方向，绝对值大小代表影响的相对重要性。 for i=1:n IV= ['result_in',num2str(i), '-result_de',num2str(i)]; eval(['MIV_',num2str(i) ,'=mean(',IV,')']) end web browse http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=62460 %% % % <html> % <table align="center" > <tr> <td align="center">版权所有：<a % href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>   <script % src="http://s3.cnzz.com/stat.php?id=971931&web_id=971931&show=pic" language="JavaScript" ></script> </td> </tr></table> % </html> %

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