基于MATLAB的灰色神经网络预测订单需求

news2024/11/25 2:58:26
%% 清空环境变量
clc
clear
%%  36个样本,每个样本是6个月的销售量
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

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  

%% 绘制误差随进化次数的变化趋势
figure(1)
plot(E)
title('训练误差','fontsize',12);
xlabel('进化次数','fontsize',12);
ylabel('误差','fontsize',12);


%根据训练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('灰色神经网络预测','fontsize',12)
xlabel('月份','fontsize',12)
ylabel('销量','fontsize',12)

仿真结果为:

关注公众号回复关键词:基于MATLAB的灰色神经网络预测订单需求,免费获取程序。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1535841.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

儿童饰品上亚马逊需什么认证

注意了!近期,亚马逊在抽查儿童首饰,被抽查到没有相关认证的产品将面临产品被下架等处罚! 违反政策 如果您未在适用的截止日期之前提供所需信息,亚马逊可能会: 移除相关商品信息 暂停您添加新商品和/或商…

打造稳定高效的会员系统:技术架构解析与优化策略

随着互联网时代的发展和用户需求的变化,会员系统成为了各行各业企业实现用户粘性和增长的重要手段。一个稳定高效的会员系统架构能够帮助企业更好地管理会员数据、提供个性化服务和增加用户价值。本文将深入探讨会员系统的技术架构,分析其重要性和挑战&a…

(一)基于IDEA的JAVA基础1

Java是一门面向对象的编程语言,不仅吸收了C语言的各种优点,还摒弃了C里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论&#xff0…

【效率提升】IDEA中书签功能的妙用

这里写目录标题 1.概述2.书签功能介绍2.1.书签创建和删除2.2.书签列表2.3.自定义书签名2.4.带标签的书签创建2.5.标签快速跳转(1到9)2.6.其他标签快捷键2.7.其他补充 3.写到最后 1.概述 在多年的代码开发工作中,有一些问题困扰我很长的时间&…

【使用redisson完成延迟队列的功能】使用redisson配合线程池完成异步执行功能,延迟队列和不需要延迟的队列

1. 使用redisson完成延迟队列的功能 引入依赖 spring-boot-starter-actuator是Spring Boot提供的一个用于监控和管理应用程序的模块 用于查看应用程序的健康状况、审计信息、指标和其他有用的信息。这些端点可以帮助你监控应用程序的运行状态、性能指标和健康状况。 已经有了…

电子科技大学链时代工作室招新题C语言部分---题号H

1. 题目 最有操作的一道题,有利于对贪心算法有个初步了解。 这道题的开篇向我们介绍了一个叫汉明距离的概念。 汉明距离指的就是两个相同长度的字符串的不同字符的个数。 例如,abc和acd,b与c不同,c与d不同,所以这两个…

【Linux C | 多线程编程】线程的创建、线程ID、线程属性

😁博客主页😁:🚀https://blog.csdn.net/wkd_007🚀 🤑博客内容🤑:🍭嵌入式开发、Linux、C语言、C、数据结构、音视频🍭 ⏰发布时间⏰:2024-03-22 0…

LiDAR 点云数据综合指南

LiDAR 是光探测和测距的缩写,它彻底改变了各个领域的数据采集。它生成密集 3D 点云的能力为我们的世界提供了无与伦比的洞察力。 但如此丰富的信息也带来了复杂性,特别是在理解不同类型的激光雷达点云数据时。本指南旨在成为您的一站式资源,阐明其中的细微差别,并使您能够…

python基础——对序列的通用操作【+和*、in、切片操作、separator.join(iterable)】

📝前言: 我们已经学习了python数据容器中的列表,元组以及字符串。而他们都属于序列 (序列是指:内容连续,有序,可以用下标索引访问的数据容器) 在之前已经介绍了不少操作方法&#xf…

工作需求,Vue实现登录

加油&#xff0c;新时代打工人&#xff01; vue 2.x Element UI <template><div class"body" :style"{background-image: url(${require(/assets/images/login.png)})}"><el-form :rules"rules" ref"loginForm" :mode…

线性表:关于链表(主要以单链表为例)的相关理解和应用

多清澈这天空 晴雨相拥 同心逐梦&#xff01; 坚守我信心 一路出众&#xff01;&#xff01; 首先&#xff0c;按照惯例&#xff0c;欢迎大家边听歌边观看本博客 ▶ 紫荆花盛开 (163.com)&#xff08;建议复制链接&#xff0c;浏览器打开&#xff0c;csdn打开太慢了&#x…

mysql数据类型和常用函数

目录 1.整型 1.1参数signed和unsigned 1.2参数zerofill 1.3参数auto_increment 2.数字类型 2.1floor()向下取整 2.2随机函数rand() 2.3重复函数repeat() 3.字符串类型 3.1length()查看字节长度&#xff0c;char_length()查看字符长度 3.2字符集 3.2.1查看默认字符…

工程信号的去噪和(分类、回归和时序)预测

&#x1f680;【信号去噪及预测论文代码指导】&#x1f680; 还为小论文没有思路烦恼么&#xff1f;本人专注于最前沿的信号处理与预测技术——基于信号模态分解的去噪算法和深度学习的信号&#xff08;回归、时序和分类&#xff09;预测算法&#xff0c;致力于为您提供最精确、…

MySql实战--深入浅出索引(下)

在开始这篇文章之前&#xff0c;我们先来看一下这个问题&#xff1a; 在下面这个表T中&#xff0c;如果我执行 select * from T where k between 3 and 5&#xff0c;需要执行几次树的搜索操作&#xff0c;会扫描多少行&#xff1f; 下面是这个表的初始化语句。 图1 InnoDB的索…

第 6 章 ROS-xacro练习(自学二刷笔记)

重要参考&#xff1a; 课程链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Ci4y1L7ZZ 讲义链接:Introduction Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程 6.4.3 Xacro_完整使用流程示例 需求描述: 使用 Xacro 优化 URDF 版的小车底盘模型实现 结果演示: 1.编写 X…

ChatGPT已经掌控了全局:不仅写论文的在用ChatGPT,同行评审也在用ChatGPT!

大家好&#xff0c;我是木易&#xff0c;一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理&#xff0c;国内Top2本科&#xff0c;美国Top10 CS研究生&#xff0c;MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”&#xff0c;所以创建了“AI信息Gap”这个公众号&#xff0c;专注于分享AI全维度知识…

分库分表场景下多维查询解决方案(用户+商户)

在采用分库分表设计时&#xff0c;通过一个PartitionKey根据散列策略将数据分散到不同的库表中&#xff0c;从而有效降低海量数据下C端访问数据库的压力。这种方式可以缓解单一数据库的压力&#xff0c;提升了吞吐量&#xff0c;但同时也带来了新的问题。对于B端商户而言&#…

【Python爬虫】网络爬虫:信息获取与合规应用

这里写目录标题 前言网络爬虫的工作原理网络爬虫的应用领域网络爬虫的技术挑战网络爬虫的伦理问题结语福利 前言 网络爬虫&#xff0c;又称网络爬虫、网络蜘蛛、网络机器人等&#xff0c;是一种按照一定的规则自动地获取万维网信息的程序或者脚本。它可以根据一定的策略自动地浏…

linux查看usb是3.0还是2.0

1 作为device cat /sys/devices/platform/10320000.usb30drd/10320000.dwc3/udc/10320000.dwc3/current_speed 如下 high-speed usb2.0 super-speed usb3.0 2 作为host linux下使用以下命令查看 &#xff0c;如果显示 速率为5G, 则为USB 3.0&#xff0c; USB2.0通常显示速率…

Day17|二叉树part04:110.平衡二叉树、257.二叉树的所有路径、404.左叶子之和、543: 二叉树的直径、124: 二叉树的最大路径和

之前的blog链接&#xff1a;https://blog.csdn.net/weixin_43303286/article/details/131982632?spm1001.2014.3001.5501 110.平衡二叉树 本题中&#xff0c;一棵高度平衡二叉树定义为&#xff1a;一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。思路&#xff…