matlab神经网络预测程序(自己编的可用)

下面是源程序：

clc

clear all

%原始数据

%p=load('shuru.txt');

%p=p';

p=[1994:2010];

%t=load('shuchu.txt');

%t=t';

t=[124.175 117.0666667 108.3333333 102.8083333 99.225 98.6 100.35 100.725 99.41666667 101.1666667 103.9    101.8166667    101.4666667    104.7666667    105.9    99.29166667    103.32255];

% plot(p,t)

%数据归一化

[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);

dx=[-1,1];

%BP网络训练

net=newff(dx,[5,1],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');

net.trainParam.show=1000;    %每1000轮回显示一次结果

net.trainParam.Lr=0.05;      %学习速率为0.05

net.trainParam.epochs=3000;    %循环10000次

net.trainParam.goal=1e-5;       %均方误差

net=train(net,pn,tn);

%对原数据进行仿真

an=sim(net,pn);

a=postmnmx(an,mint,maxt);      %还原仿真得到的数据

%与实际数据对比

x=1994:2010;

newk=a(1,:);

figure;

plot(x,newk,'r-o',x,t,'b--+');

legend('预测值','实际值');

xlabel('时间');

ylabel('cpi的值');

%对新数据进行预测

pnew=[2012:2025];%预测2012年到2015年数据

pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);%新数据归一化

anewn=sim(net,pnewn);

anew=postmnmx(anewn,mint,maxt)%还原得到预测值