?1 简介
数据预测是指在分析现有数据的基础上估计或推测未来的数据的过程.神经网络具有良好的训练性和自学习能力,能够对大量复杂数据进行分析,特别是RBF网络模型,非常适合解决预测问题.随着云计算技术的迅速发展,数据获取,数据存储,数据分析的能力的发展和普及,使得在传统模式下很难进行的大数据量数据预测成为可能.
2 部分代码
%读取数据
load gqpin.txt;
load gqpout.txt;
data=[gqpin gqpout];
%训练预测数据
data_train=data(1:261,:);
data_test=data(162:261,:);
input_train=data_train(:,1:5)';
output_train=data_train(:,6)';
input_test=data_test(:,1:5)';
output_test=data_test(:,6)';
error2=y2-y1;
figure(1)
plot(y1,'b-');
hold on
plot(y2,'r:');
legend('Training Data','CDE-RBF Output')
xlabel('采样序列');
ylabel('转化速率')
figure(2)
plot(error2)
title('输出误差');
xlabel('采样序列');
3 仿真结果?
?4 参考文献
[1]尉秀梅, 姜雪松. 基于云平台的RBF预测模型的研究[C]// 2011年基于互联网的商业管理学术会议. 0.
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