基于bp神經網絡的南昌市房價評估及預測-資料下載頁
2025-06-20 12:28本頁面
【正文】 5250二季度 5280三季度 5280四季度 52802009一季度 5281二季度 5282三季度 4800四季度 48002010一季度 4800附錄四clear。lr=。 mc=。 %lr為學習速率,mc為動量因子err_goal=。 %err_goal為期望誤差最小值max_epoch=200。 %max_epoch為訓練的最大次數a=[ 。 0 0 。 1 。1 。1 1 。1 。1 0 0 。 0 1 。0 0 。0 0 0 。0 。0 1 ]。 X=a39。 T=[3900,4200,4500,5000,5250,5280,5280,5280,5281,5282,4800,4800]。T=(T3900)/1300。disp_freq=10。[M,N]=size(X)。q=12。[L,N]=size(T)。 %q為隱含層節(jié)點的數目[W1,b1,W2,b2]=initff(X,q,39。tansig39。,T,39。purelin39。)。 %利用initff()函數對BP神經網絡各層的權值和偏置值初始化。tp=[disp_freq max_epoch err_goal lr]。[W1,b1,W2,b2,te,tr]=trainbpx(W1,b1,39。tansig39。,W2,b2,39。purelin39。,X,T,tp)。[y1,y2]=simuff(X,W1,b1,39。tansig39。,W2,b2,39。purelin39。)。X1=X。y2=simuff(X,W1,b1,39。tansig39。,W2,b2,39。purelin39。)% 計算仿真誤差 E = T y2。 MSE=mse(E) pausefigure(1)plot(y2,39。:og39。)hold onplot(T,39。*39。)。legend(39。預測輸出39。,39。實際輸出39。)title(39。BPX網絡預測輸出39。,39。fontsize39。,12)ylabel(39。函數輸出39。,39。fontsize39。,12)xlabel(39。樣本39。,39。fontsize39。,12)figure(2)plot(E,39。*39。)title(39。BPX網絡預測誤差39。,39。fontsize39。,12)ylabel(39。誤差39。,39。fontsize39。,12)xlabel(39。樣本39。,39。fontsize39。,12)figure(3)plot((Ty2)./y2,39。*39。)。title(39。神經網絡預測誤差百分比39。)pausea=[0 ]。X=a39。y2=simuff(X,W1,b1,39。tansig39。,W2,b2,39。purelin39。)%pause%X=[1 1/2 1/2 3/4 1/2 3/4 3/4] %y2=simuff(X,W1,b1,39。tansig39。,W2,b2,39。purelin39。)% pauseclc echo off 附錄五x = (1:24)39。y = [2800,3000,3200,3400,3400,3500,3600,3600,3800,3900,3900,4200,4500,5000,5250,5280,5280,5280,5281,5282,4800,4800,4800,4800]39。trnData = [x y]。numMFs = 5。mfType = 39。gbellmf39。epoch_n = 20。in_fismat = genfis1(trnData,numMFs,mfType)。out_fismat = anfis(trnData,in_fismat,100)。%plot(x,y,x,evalfis(x,out_fismat))。%legend(39。Training Data39。,39。ANFIS Output39。)。% 計算仿真誤差 A=evalfis(x,out_fismat)E = y A MSE=mse(E) pausefigure(1)x=[25,26,27,28]。A=evalfis(x,out_fismat)plot(x,A,39。:og39。)hold onplot(x,y,39。*39。)。legend(39。預測輸出39。,39。實際輸出39。)title(39。anfis網絡預測輸出39。,39。fontsize39。,10)ylabel(39。函數輸出39。,39。fontsize39。,8)xlabel(39。季度39。,39。fontsize39。,8)figure(2)plot(E,39。*39。)title(39。anfis網絡預測誤差39。,39。fontsize39。,9)ylabel(39。誤差39。,39。fontsize39。,9)xlabel(39。季度39。,39。fontsize39。,9)figure(3)plot((yA)./A,39。*39。)。title(39。神經網絡預測誤差百分比39。)pausefigure(4)plot(x,A,39。:og39。)legend(39。預測輸出39。)title(39。anfis網絡預測輸出39。,39。fontsize39。,10)ylabel(39。函數輸出39。,39。fontsize39。,8)xlabel(39。季度39。,39。fontsize39。,8)
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