基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和gm(1,1)灰色模型的中國(guó)人口預(yù)測(cè)分析-資料下載頁(yè)
2025-06-24 15:39本頁(yè)面
【正文】 20282029203020312032203320342035203620372038203920402041204220432044204520462047204820492050附表3 20062043年全國(guó)城, 鎮(zhèn), 鄉(xiāng)出生人口性別比變動(dòng)情況預(yù)測(cè)年代市男女出生比例( 女100計(jì)) 鎮(zhèn)男女出生比例( 女100計(jì)) 鄉(xiāng)男女出生比例( 女100計(jì)) 19941995199619971998199920001132001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019202020212022202320242025202620272028202920302031203220332034203520362037203820392040204120422043BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的matlab程序p=p139。t=t139。 [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t)。 %原始數(shù)據(jù)歸一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{39。tansig39。,39。purelin39。},39。traingdx39。)。 %設(shè)置網(wǎng)絡(luò),建立相應(yīng)的BP網(wǎng)絡(luò)=2000。 % 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)=。=100000。=1e5。[net,tr]=train(net ,pn,tn)。 %調(diào)用TRAINGDM算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)pnew=pnew139。 pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp)。anewn=sim(net,pnewn)。 %對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真anew=postmnmx(anewn,mint,maxt)。 %還原數(shù)據(jù)y=anew39。GM( 1, 1) 的matlab程序:function f=gm(x0,m) %定義為函數(shù)gm(x)n=length(x0)。x1=zeros(1,n)。x1(1)=x0(1)。for i=2:n %計(jì)算累加序列x1 x1(i)=x1(i1)+x0(i)。endi=2:n。 %對(duì)原始數(shù)列平行移位并負(fù)值給yy(i1)=x0(i)。y=y39。i=1:n1。c(i)=*(x1(i)+x1(i+1))。B=[c39。 ones(n1,1)]。au=inv(B39。*B)*B39。*y。 %計(jì)算參數(shù)a,u矩陣i=1:m。 %計(jì)算預(yù)測(cè)累加數(shù)列的值ago(i)=(x0(1)au(2)/au(1))*exp(au(1)*(i1))+au(2)/au(1)。yc(1)=ago(1)。i=1:m1。 %還原數(shù)列的值yc(i+1)=ago(i+1)ago(i)。i=2:n。error(i)=yc(i)x0(i)。 %計(jì)算殘差值yc(1)=ago(1)。i=1:m1。 %修正還原數(shù)列的值yc(i+1)=ago(i+1)ago(i)。c=std(error)/std(x0)。 %計(jì)算后驗(yàn)差比relerror=abs((error)mean(error)*ones(size(error)))。[nrow,ncol]=size(relerror)。p=0。for i=2:ncol if relerror(1,i)*std(x0) p=p+1。 endendp=p/(n1)。 w1=min(abs(error))。w2=max(abs(error))。i=1:n。 %計(jì)算關(guān)聯(lián)度w(i)=(w1+*w2)./(abs(error(i))+*w2)。w=sum(w)/(n1)。au %輸出參數(shù)a,u的值ago。 %輸出累加數(shù)列ago的值x0。 %輸出原始序列值f=yc。 %輸出預(yù)測(cè)的值error。 %輸出殘差的值c。 %輸出后驗(yàn)差比的值p。 %輸出小誤差概率的值w %輸出關(guān)聯(lián)度end 21
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