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⛄ 内容介绍
阐述了自适应模糊推理系统 ( Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)网络 ,提出了水运货运量预测的 ANFIS网络预测模型 .以 MATLAB为工具 ,以 1 985～ 2 0 0 1年我国水运货运量为训练样本 ;2 0 0 2年我国水运货运量为校验样本 ,对网络进行训练后 ,预测了 2 0 0 3～2 0 1 0年我国水运货运量 .估算结果表明 ,同 BP神经网络模型相比 ,此模型具有更高的准确性 .
⛄ 运行结果
⛄ 部分代码展示
function plotit(targets, outputs, Name)
errors=targets-outputs;
MSE=mean(errors.^2);
RMSE=sqrt(MSE);
error_mean=mean(errors);
error_std=std(errors);
subplot(2,2,[1 2]);
plot(targets,'-.',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',10,...
'Color',[0.0,0.9,0.0]);
hold on;
plot(outputs,'--',...
'LineWidth',2,...
'MarkerSize',10,...
'Color',[0.9,0.0,0.9]);
legend('Target','Output');
title(Name);
xlabel('Samples');
grid on;
subplot(2,2,3);
plot(errors,':',...
'LineWidth',1.5,...
'MarkerSize',3,...
'Color',[0.4,0.1,0.1]);
title(['MSE = ' num2str(MSE) ', RMSE = ' num2str(RMSE)]);
ylabel('Errors');
grid on;
subplot(2,2,4);
h=histfit(errors, 80);
h(1).FaceColor = [.9 .8 .5];
h(2).Color = [.2 .9 .2];
title(['Error Mean = ' num2str(error_mean) ', Error StD = ' num2str(error_std)]);
end
⛄ 参考文献
Dataset cite: Singh, A., Kotiyal, V., Sharma, S., Nagar, J. and Lee, C.C., 2020. A Machine Learning Approach to Predict the Average Localization Error With Applications to Wireless Sensor Networks. IEEE Access, 8, pp.208253-208263.