神经网络人口预测matlab,BP神经网络预测(人口)程序(matlab)
自己测试人口预测的matlab实现:
x=[54167
55196
56300
57482
58796
60266
61465
62828
64653
65994
67207
66207
65859
67295
69172
70499
72538
74542
76368
78534
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85229
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89211
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103008
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107507
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114333
115823
117171
118517
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131448
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132802
134480
135030
135770
136460
137510]';
% 该脚本用来做NAR神经网络预测
lag=3; % 自回归阶数
iinput=x; % x为原始序列(行向量)
n=length(iinput);
%准备输入和输出数据
inputs=zeros(lag,n-lag);
for i=1:n-lag
inputs(:,i)=iinput(i:i+lag-1)';
end
targets=x(lag+1:end);
%创建网络
hiddenLayerSize = 10; %隐藏层神经元个数
net = fitnet(hiddenLayerSize);
% 避免过拟合,划分训练,测试和验证数据的比例
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;
%训练网络
[net,tr] = train(net,inputs,targets);
%% 根据图表判断拟合好坏
yn=net(inputs);
errors=targets-yn;
figure, ploterrcorr(errors) %绘制误差的自相关情况(20lags)
figure, parcorr(errors) %绘制偏相关情况
%[h,pValue,stat,cValue]= lbqtest(errors) %Ljung-Box Q检验(20lags)
figure,plotresponse(con2seq(targets),con2seq(yn)) %看预测的趋势与原趋势
figure, ploterrhist(errors) %误差直方图
figure, plotperform(tr) %误差下降线
%% 下面预测往后预测几个时间段
fn=7; %预测步数为fn
f_in=iinput(n-lag+1:end)';
f_out=zeros(1,fn); %预测输出
% 多步预测时,用下面的循环将网络输出重新输入
for i=1:fn
f_out(i)=net(f_in);
f_in=[f_in(2:end);f_out(i)];
end
% 画出预测图
figure,plot(1949:2013,iinput,'b',2013:2020,[iinput(end),f_out],'r')
用2014a版matlab运行后结果如下:
网络结构和各参数显示如下:
误差直方图
图1 自相关 图2 误差
图3 预测
注意在对结果好坏的判断中,仅仅看误差图是不够的,如果是一个好的预测,那么自相关性图中除了0阶自相关外,其他的自相关系数系数都不应该超过上下置信区间。还有其他的统计量和图表都都写在”%“后面了,如果需要,去掉就可用。最后的预测值为f_out,我的预测值为
138701.065269972 139467.632609654 140207.209707364 141210.109373609 141981.285378849 142461.332139592 143056.073139776
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