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GRNN和多層前饋網(wǎng)絡(luò)BP實(shí)例比較分析

發(fā)布時(shí)間：2022-01-14 10:12:59 來(lái)源：億速云 閱讀：205 作者：iii 欄目：大數(shù)據(jù)

這篇文章主要介紹“GRNN和多層前饋網(wǎng)絡(luò)BP實(shí)例比較分析”，在日常操作中，相信很多人在GRNN和多層前饋網(wǎng)絡(luò)BP實(shí)例比較分析問(wèn)題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”GRNN和多層前饋網(wǎng)絡(luò)BP實(shí)例比較分析”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧！

GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)都可以用于貨運(yùn)量的預(yù)測(cè)，但對(duì)具體的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練來(lái)說(shuō)，GRNN需要調(diào)整的參數(shù)較少，只有一個(gè)spread參數(shù)，因此可以更快地預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，具有較大的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。

這是BP網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)：

clear

load best

%這是GRNN預(yù)測(cè)完保存的相關(guān)數(shù)據(jù)

n=13;

p=desired_input;

t=desired_output;

net_bp=newff(minmax(p),[n,3],{'tansig','purelin'},'trainlm');

% 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

GRNN和多層前饋網(wǎng)絡(luò)BP實(shí)例比較分析  

net.trainParam.show=50;

net.trainParam.epochs=2000;

net.trainParam.goal=1e-3;

%調(diào)用TRAINLM算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)

net_bp=train(net_bp,p,t);

bp_prediction_result=sim(net_bp,p_test);

bp_prediction_result=postmnmx(bp_prediction_result,mint,maxt);

bp_error=t_test-bp_prediction_result';

disp(['BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三項(xiàng)流量預(yù)測(cè)的誤差為',num2str(abs(bp_error))])

到此，關(guān)于“GRNN和多層前饋網(wǎng)絡(luò)BP實(shí)例比較分析”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！

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