Question

关于构建一个三层BP神经网络对药品的销售进行预测（程序由matlab编写）

下表为某药品的销售情况，现构建一个如下的三层BP神经网络对药品的销售进行预测：输入层有三个结点，隐含层结点数为5，隐含层的激活函数为tansig；输出层结点数为1个，输出层的激活函数为logsig，并利用此网络对药品的销售量进行预测，预测方法采用滚动预测方式，即用前三个月的销售量来预测第四个月的销售量，如用1、2、3月的销售量为输入预测第4个月的销售量，用2、3、4月的销售量为输入预测第5个月的销售量.如此反复直至满足预测精度要求为止。

月份 1 2 3 4 5 6
销量 2056 2395 2600 2298 1634 1600
月份 7 8 9 10 11 12
销量 1873 1478 1900 1500 2046 1556

Answer 1

clear all;
close all;
clc;
%p = [2056 2395 2600 2298 1634 1600 1837 1478 1900 2395 2600 2298 1634 1600 1873 1478 1900 1500 2600 2298 1634 1600 1873 1478 1900 1500 2046];
t = [1873 1478 1900 1500 2046 1556];
p = [ 2056 2395 2600 2298 1634 1600];
%--归一化输入输出-- 映射到[0,1]--%
pmax = max(p);
pmin = min(p);
P = (p-pmin)./(pmax-pmin);
tmax = max(t);
tmin = min(t);
T = (t-tmin)./(tmax-tmin);

net =newff(P,T,5,{'tansig','purelin'},'traingdx');
%--设置训练参数--%
net.trainParam.show =50;
net.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-3;
net.divideFcn= '';

[net,tr] = train(net,P,T);
A =sim(net,P);
a =A.*(tmax - tmin)+tmin;
x = 7:12;
figure
plot(x,t,'+');
hold on;
plot(x,a,'or');
hold off;
xlabel('month');
ylabel('**')
legend('实际','预测')

Answer 2

你的样本太少了，可以站内信和我交流下 我精通神经网络

Answer 3

神经网络预测要有学习样本和测试样本，你就是一组数据，是不是太少了！ 写是可以，估计误差会很大！