gusucode.com > MATLAB神经网络多个案例分析及详细源代码 > 源程序/案例18 Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究/chapter18.m
%% 案例18: 基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究
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% <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>
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%% 清空环境变量
clc;
clear all
close all
nntwarn off;
%% 数据载入
load data;
a=data;
%% 选取训练数据和测试数据
for i=1:6
p(i,:)=[a(i,:),a(i+1,:),a(i+2,:)];
end
% 训练数据输入
p_train=p(1:5,:);
% 训练数据输出
t_train=a(4:8,:);
% 测试数据输入
p_test=p(6,:);
% 测试数据输出
t_test=a(9,:);
% 为适应网络结构 做转置
p_train=p_train';
t_train=t_train';
p_test=p_test';
%% 网络的建立和训练
% 利用循环，设置不同的隐藏层神经元个数
nn=[7 11 14 18];
for i=1:4
threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];
% 建立Elman神经网络 隐藏层为nn(i)个神经元
net=newelm(threshold,[nn(i),3],{'tansig','purelin'});
% 设置网络训练参数
net.trainparam.epochs=1000;
net.trainparam.show=20;
% 初始化网络
net=init(net);
% Elman网络训练
net=train(net,p_train,t_train);
% 预测数据
y=sim(net,p_test);
% 计算误差
error(i,:)=y'-t_test;
end
%% 通过作图 观察不同隐藏层神经元个数时，网络的预测效果
plot(1:1:3,error(1,:),'-ro','linewidth',2);
hold on;
plot(1:1:3,error(2,:),'b:x','linewidth',2);
hold on;
plot(1:1:3,error(3,:),'k-.s','linewidth',2);
hold on;
plot(1:1:3,error(4,:),'c--d','linewidth',2);
title('Elman预测误差图')
set(gca,'Xtick',[1:3])
legend('7','11','14','18','location','best')
xlabel('时间点')
ylabel('误差')
hold off;
web browser http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=63640
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% <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>
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