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 2023-08-09 18:09:29 上传评论收藏 4KB RAR 举报

在本资源中，主题聚焦于MATLAB编程与灰色神经网络的应用，特别针对订单需求预测这一实际问题。MATLAB是一款强大的数学计算和建模工具，而灰色神经网络是结合了灰色系统理论与神经网络的一种预测方法，它在处理含有不确定性和不完全信息的数据时表现出优势。以下将详细阐述这两个关键知识点及其在订单需求预测中的应用。 MATLAB是MathWorks公司开发的一种矩阵为基础的编程环境，广泛应用于科学计算、数据分析、算法开发以及系统仿真等多个领域。其强大的数值计算能力使得用户可以轻松进行复杂的数据处理和模型构建。在MATLAB中，用户可以通过编写脚本来实现各种算法，包括机器学习和神经网络等高级技术。灰色神经网络是灰色系统理论和神经网络的融合，灰色系统理论是一种处理不完全信息和部分未知数据的框架，而神经网络则是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于学习和预测。在灰色神经网络中，灰色关联度分析用于量化不同变量之间的关系，而神经网络则用于拟合这些关系，以完成预测任务。在订单需求预测场景中，企业需要对未来的订单量进行准确预估，以便合理安排生产、库存管理及物流配送。传统的统计方法可能难以应对市场变化的复杂性和不确定性。灰色神经网络的优势在于，它能够处理小样本、非线性以及不规则变化的数据，适合预测具有时间序列特性的订单需求数据。通过训练网络，灰色神经网络可以学习历史订单数据中的模式，并据此对未来订单需求进行预测。在MATLAB环境中，构建灰色神经网络通常涉及以下步骤： 1. 数据预处理：清洗和整理订单历史数据，去除异常值，可能需要进行归一化处理。 2. 网络结构设计：确定输入层（历史订单数据）、隐藏层节点数和输出层（预测的订单需求）。 3. 训练网络：使用MATLAB的神经网络工具箱，如`feedforwardnet`函数创建前馈网络，然后用`train`函数进行训练。 4. 预测模型建立：将训练好的网络用于新数据的预测，调用`sim`函数进行预测。 5. 结果评估：比较预测结果与实际订单数据，使用误差指标（如均方误差MSE或绝对误差MAE）评估预测精度。这个压缩包资源很可能包含了MATLAB脚本文件，详细展示了如何使用MATLAB和灰色神经网络进行订单需求预测的完整过程。通过学习和理解这些代码，读者不仅可以掌握灰色神经网络的原理，还能学会如何在实际业务中应用MATLAB进行预测建模，这对于提升企业的运营效率和决策质量具有重要意义。

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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.rar （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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