gusucode.com > MATLAB神经网络多个案例分析及详细源代码 > 源程序/案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测/chapter15.m
%% SVM神经网络的信息粒化时序回归预测----上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td><b><font size="2">该案例作者申明:</font></b></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2">1:本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html"><font color="#0000FF">板块</font></a>里,对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-48362-1-1.html"><font color="#0000FF">该案例</font></a>提问,做到有问必答。</font></span></td></tr><tr> <td><span class="comment"><font size="2">2:此案例有配套的教学视频,配套的完整可运行Matlab程序。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 3:以下内容为该案例的部分内容(约占该案例完整内容的1/10)。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 4:此案例为原创案例,转载请注明出处(<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>,<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>)。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 5:若此案例碰巧与您的研究有关联,我们欢迎您提意见,要求等,我们考虑后可以加在案例里。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 6:您看到的以下内容为初稿,书籍的实际内容可能有少许出入,以书籍实际发行内容为准。</font></span></td> </tr><tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 7:此书其他常见问题、预定方式等,<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</font></span></td> </tr></table> % </html> % %% 清空环境变量 function chapter15 tic; close all; clear; clc; format compact; %% 原始数据的提取 % 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19) % 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数 % 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额. load chapter15_sh.mat; % 提取数据 ts = sh_open; time = length(ts); % 画出原始上证指数的每日开盘数 figure; plot(ts,'LineWidth',2); title('上证指数的每日开盘数(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12); xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12); ylabel('开盘数','FontSize',12); grid on; print -dtiff -r600 original; snapnow; %% 对原始数据进行模糊信息粒化 win_num = floor(time/5); tsx = 1:win_num; tsx = tsx'; [Low,R,Up]=FIG_D(ts','triangle',win_num); % 模糊信息粒化可视化图 figure; hold on; plot(Low,'b+'); plot(R,'r*'); plot(Up,'gx'); hold off; legend('Low','R','Up',2); title('模糊信息粒化可视化图','FontSize',12); xlabel('粒化窗口数目','FontSize',12); ylabel('粒化值','FontSize',12); grid on; print -dtiff -r600 FIGpic; snapnow; %% 利用SVM对Low进行回归预测 % 数据预处理,将Low进行归一化处理 % mapminmax为matlab自带的映射函数 [low,low_ps] = mapminmax(Low); low_ps.ymin = 100; low_ps.ymax = 500; % 对Low进行归一化 [low,low_ps] = mapminmax(Low,low_ps); % 画出Low归一化后的图像 figure; plot(low,'b+'); title('Low归一化后的图像','FontSize',12); xlabel('粒化窗口数目','FontSize',12); ylabel('归一化后的粒化值','FontSize',12); grid on; print -dtiff -r600 lowscale; % 对low进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求 low = low'; snapnow; % 选择回归预测分析中最佳的SVM参数c&g % 首先进行粗略选择 [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(low,tsx,-10,10,-10,10,3,1,1,0.1,1); % 打印粗略选择结果 disp('打印粗略选择结果'); str = sprintf( 'SVM parameters for Low:Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str); % 根据粗略选择的结果图再进行精细选择 [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(low,tsx,-4,8,-10,10,3,0.5,0.5,0.05,1); % 打印精细选择结果 disp('打印精细选择结果'); str = sprintf( 'SVM parameters for Low:Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str); % 训练SVM cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.1']; low_model = svmtrain(low, tsx, cmd); % 预测 [low_predict,low_mse] = svmpredict(low,tsx,low_model); low_predict = mapminmax('reverse',low_predict,low_ps); predict_low = svmpredict(1,win_num+1,low_model); predict_low = mapminmax('reverse',predict_low,low_ps); predict_low %% 对于Low的回归预测结果分析 figure; hold on; plot(Low,'b+'); plot(low_predict,'r*'); legend('original low','predict low',2); title('original vs predict','FontSize',12); xlabel('粒化窗口数目','FontSize',12); ylabel('粒化值','FontSize',12); grid on; print -dtiff -r600 lowresult; figure; error = low_predict - Low'; plot(error,'ro'); title('误差(predicted data-original data)','FontSize',12); xlabel('粒化窗口数目','FontSize',12); ylabel('误差量','FontSize',12); grid on; print -dtiff -r600 lowresulterror; snapnow; %% 利用SVM对R进行回归预测 % 数据预处理,将R进行归一化处理 % mapminmax为matlab自带的映射函数 [r,r_ps] = mapminmax(R); r_ps.ymin = 100; r_ps.ymax = 500; % 对R进行归一化 [r,r_ps] = mapminmax(R,r_ps); % 画出R归一化后的图像 figure; plot(r,'r*'); title('r归一化后的图像','FontSize',12); grid on; % 对R进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求 r = r'; snapnow; % 选择回归预测分析中最佳的SVM参数c&g % 首先进行粗略选择 [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(r,tsx,-10,10,-10,10,3,1,1,0.1); % 打印粗略选择结果 disp('打印粗略选择结果'); str = sprintf( 'SVM parameters for R:Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str); % 根据粗略选择的结果图再进行精细选择 [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(r,tsx,-4,8,-10,10,3,0.5,0.5,0.05); % 打印精细选择结果 disp('打印精细选择结果'); str = sprintf( 'SVM parameters for R:Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str); % 训练SVM cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.1']; r_model = svmtrain(r, tsx, cmd); % 预测 [r_predict,r_mse] = svmpredict(r,tsx,low_model); r_predict = mapminmax('reverse',r_predict,r_ps); predict_r = svmpredict(1,win_num+1,r_model); predict_r = mapminmax('reverse',predict_r,r_ps); predict_r %% 对于R的回归预测结果分析 figure; hold on; plot(R,'b+'); plot(r_predict,'r*'); legend('original r','predict r',2); title('original vs predict','FontSize',12); grid on; figure; error = r_predict - R'; plot(error,'ro'); title('误差(predicted data-original data)','FontSize',12); grid on; snapnow; %% 利用SVM对Up进行回归预测 % 数据预处理,将up进行归一化处理 % mapminmax为matlab自带的映射函数 [up,up_ps] = mapminmax(Up); up_ps.ymin = 100; up_ps.ymax = 500; % 对Up进行归一化 [up,up_ps] = mapminmax(Up,up_ps); % 画出Up归一化后的图像 figure; plot(up,'gx'); title('Up归一化后的图像','FontSize',12); grid on; % 对up进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求 up = up'; snapnow; % 选择回归预测分析中最佳的SVM参数c&g % 首先进行粗略选择 [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(up,tsx,-10,10,-10,10,3,1,1,0.5); % 打印粗略选择结果 disp('打印粗略选择结果'); str = sprintf( 'SVM parameters for Up:Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str); % 根据粗略选择的结果图再进行精细选择 [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(up,tsx,-4,8,-10,10,3,0.5,0.5,0.2); % 打印精细选择结果 disp('打印精细选择结果'); str = sprintf( 'SVM parameters for Up:Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg); disp(str); % 训练SVM cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.1']; up_model = svmtrain(up, tsx, cmd); % 预测 [up_predict,up_mse] = svmpredict(up,tsx,up_model); up_predict = mapminmax('reverse',up_predict,up_ps); predict_up = svmpredict(1,win_num+1,up_model); predict_up = mapminmax('reverse',predict_up,up_ps); predict_up %% 对于Up的回归预测结果分析 figure; hold on; plot(Up,'b+'); plot(up_predict,'r*'); legend('original up','predict up',2); title('original vs predict','FontSize',12); grid on; figure; error = up_predict - Up'; plot(error,'ro'); title('误差(predicted data-original data)','FontSize',12); grid on; toc; snapnow; %% 子函数 SVMcgForRegress.m function [mse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep,flag) % SVMcgForClass % 输入: % train_label:训练集标签.要求与libsvm工具箱中要求一致. % train:训练集.要求与libsvm工具箱中要求一致. % cmin:惩罚参数c的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即 c_min = 2^(cmin).默认为 -5 % cmax:惩罚参数c的变化范围的最大值(取以2为底的对数后),即 c_max = 2^(cmax).默认为 5 % gmin:参数g的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即 g_min = 2^(gmin).默认为 -5 % gmax:参数g的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即 g_min = 2^(gmax).默认为 5 % v:cross validation的参数,即给测试集分为几部分进行cross validation.默认为 3 % cstep:参数c步进的大小.默认为 1 % gstep:参数g步进的大小.默认为 1 % msestep:最后显示MSE图时的步进大小.默认为 20 % 输出: % bestacc:Cross Validation 过程中的最高分类准确率 % bestc:最佳的参数c % bestg:最佳的参数g % about the parameters of SVMcgForRegress if nargin < 11 flag = 0; end if nargin < 10 msestep = 0.1; end if nargin < 7 msestep = 0.1; v = 3; cstep = 1; gstep = 1; end if nargin < 6 msestep = 0.1; v = 3; cstep = 1; gstep = 1; gmax = 5; end if nargin < 5 msestep = 0.1; v = 3; cstep = 1; gstep = 1; gmax = 5; gmin = -5; end if nargin < 4 msestep = 0.1; v = 3; cstep = 1; gstep = 1; gmax = 5; gmin = -5; cmax = 5; end if nargin < 3 msestep = 0.1; v = 3; cstep = 1; gstep = 1; gmax = 5; gmin = -5; cmax = 5; cmin = -5; end % X:c Y:g cg:mse [X,Y] = meshgrid(cmin:cstep:cmax,gmin:gstep:gmax); [m,n] = size(X); cg = zeros(m,n); % record accuracy with different c & g,and find the best mse with the smallest c bestc = 0; bestg = 0; mse = 10^10; basenum = 2; for i = 1:m for j = 1:n cmd = ['-v ',num2str(v),' -c ',num2str( basenum^X(i,j) ),' -g ',num2str( basenum^Y(i,j) ),' -s 3']; cg(i,j) = svmtrain(train_label, train, cmd); if cg(i,j) < mse mse = cg(i,j); bestc = basenum^X(i,j); bestg = basenum^Y(i,j); end if ( cg(i,j) == mse && bestc > basenum^X(i,j) ) mse = cg(i,j); bestc = basenum^X(i,j); bestg = basenum^Y(i,j); end end end % draw the accuracy with different c & g [cg,ps] = mapminmax(cg,0,1); figure; subplot(1,2,1); [C,h] = contour(X,Y,cg,0:msestep:0.5); clabel(C,h,'FontSize',10,'Color','r'); xlabel('log2c','FontSize',12); ylabel('log2g','FontSize',12); title('参数选择结果图(等高线图)','FontSize',12); grid on; subplot(1,2,2); meshc(X,Y,cg); % mesh(X,Y,cg); % surf(X,Y,cg); axis([cmin,cmax,gmin,gmax,0,1]); xlabel('log2c','FontSize',12); ylabel('log2g','FontSize',12); zlabel('MSE','FontSize',12); title('参数选择结果图(3D视图)','FontSize',12); filename = ['c',num2str(bestc),'g',num2str(bestg),num2str(msestep),'.tif']; if flag == 1; print('-dtiff','-r600',filename); end %%% % % <html> % <table align="center" > <tr> <td align="center"><font size="2">版权所有:</font><a % href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a> <script % src="http://s3.cnzz.com/stat.php?id=971931&web_id=971931&show=pic" language="JavaScript" ></script> </td> </tr></table> % </html> %