大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型、时间序列模型,GM(1,1)模型,可是自己在结合实际的工作内容,发现这几种模型预测的精度不是很高,于是再在网上进行搜索,发现神经网络模型可以来预测,并且有很多是结合时间序列或者SVM(支持向量机)等组合模型来进行预测,本文结合实际数据,选取了常用的BP神经网络算法,其算法原理,因网上一大堆,所以在此不必一一展示,并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文,运用matlab 2016a,给出了下面的代码,并最终进行了预测
clc
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%bp 神经网络的预测代码
%载入输出和输入数据
load C:\Users\amzon\Desktop\p.txt;
load C:\Users\amzon\Desktop\t.txt;
%保存数据到matlab的工作路径里面
save p.mat;
save t.mat;%注意t必须为行向量
%赋值给输出p和输入t
p=p;
t=t;
%数据的归一化处理,利用mapminmax函数,使数值归一化到[-1.1]之间
%该函数使用方法如下:[y,ps] =mapminmax(x,ymin,ymax),x需归化的数据输入,
%ymin,ymax为需归化到的范围,不填默认为归化到[-1,1]
%返
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