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zlp-lw木蟲 (正式寫手)
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[交流]
svm 預測 已有2人參與
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各位大俠： 您好，我用30個案例分析中的第14章的svm回歸預測抑制劑的半濃度，并把其程序進行改寫，但是出現(xiàn)了一些意想不到的情況。特向您請教：在第14章的例子中，最后的測試為什么不用測試集，而是用原始訓練數(shù)據(jù)做測試，這樣的測試效果很好，但是有什么效果呢？在我做的例子中，我用42個數(shù)據(jù)作為訓練，10個數(shù)據(jù)作為測試集，對測試集我照著您這個例子中的訓練集進行了歸一化、反歸一化處理，最后用訓練模型進行測試，效果非常的差，我不知道這是什么原因？是我程序哪里出了問題，您能幫我看一下嗎，我也30個案例分析的忠實讀者。謝謝您 xx=xlsread('1.xls'); y=xlsread('1-1.xls'); xx=xx'; sh=[y,xx]; %% 數(shù)據(jù)的提取和預處理 % 數(shù)據(jù)是一個52*6的double型的矩陣,每一行表示每一天的負荷數(shù)據(jù)和影響因素 % 提取數(shù)據(jù) [m,n] = size(x); ts = x(1:m,1); tsx = x(1:m,2:6); % 數(shù)據(jù)預處理,將原始數(shù)據(jù)進行歸一化 ts = ts'; tsx = tsx'; % mapminmax為matlab自帶的映射函數(shù) % 對ts進行歸一化 [TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2); % 對TS進行轉(zhuǎn)置,以符合libsvm工具箱的數(shù)據(jù)格式要求 TS = TS'; % mapminmax為matlab自帶的映射函數(shù) % 對tsx進行歸一化 [TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,1,2); % 對TSX進行轉(zhuǎn)置,以符合libsvm工具箱的數(shù)據(jù)格式要求 TSX = TSX'; %% 選擇回歸預測分析最佳的SVM參數(shù)c&g bestc=1;bestg=1.6245; bestc,cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.01']; model = svmtrain(TS,TSX,cmd); %% SVM網(wǎng)絡(luò)回歸預測 [predict,mse] = svmpredict(TS,TSX,model); predict = mapminmax('reverse',predict',TSps); predict = predict'; % 打印回歸結(jié)果 str = sprintf( '均方誤差 MSE = %g 相關(guān)系數(shù) R = %g%%',mse(2),mse(3)*100); disp(str); %% 結(jié)果分析 figure; hold on; plot(ts,'-o'); plot(predict,'r-^'); legend('原始數(shù)據(jù)','回歸預測數(shù)據(jù)'); hold off; xlabel('小時','FontSize',12); ylabel('/Wh','FontSize',12); grid on; figure; error = predict - ts'; plot(error,'rd'); title('誤差圖(predicted data - original data)','FontSize',12); xlabel('小時','FontSize',12); ylabel('誤差量','FontSize',12); grid on; figure; error = (predict - ts')./ts'; plot(error,'rd'); title('相對誤差圖(predicted data - original data)/original data','FontSize',12); xlabel('小時)','FontSize',12); ylabel('相對誤差量','FontSize',12); grid on; |
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5樓2012-11-14 11:45:07
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2樓2012-11-08 17:19:58
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3樓2012-11-13 17:06:13
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我用SVMcgForRegress進行參數(shù)尋優(yōu)，可是數(shù)據(jù)的輸入不一樣時預測的結(jié)果不一樣，下面是我的數(shù)據(jù)輸入的程序，幫我看看是什么原因吧？ %% 數(shù)據(jù)的提取和預處理 % 載入測試數(shù)據(jù)上證指數(shù)(1990.12.19-2009.08.19) % 數(shù)據(jù)是一個4579*6的double型的矩陣,每一行表示每一天的上證指數(shù) % 6列分別表示當天上證指數(shù)的開盤指數(shù),指數(shù)最高值,指數(shù)最低值,收盤指數(shù),當日交易量,當日交易額. xx=xlsread('TXFZMSHF1.xls'); y=xlsread('ShiyanzhiDuishu1.xls'); xx=xx'; sh=[y,xx]; [m,n] = size(sh); ts = sh(1:m,1); tsx = sh(1:m,  ;% 畫出原始上證指數(shù)的每日開盤數(shù) %figure; %plot(ts,'LineWidth',2); %title('上證指數(shù)的每日開盤數(shù)(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12); %grid on; % 數(shù)據(jù)預處理,將原始數(shù)據(jù)進行歸一化 ts = ts'; tsx = tsx'; % mapminmax為matlab自帶的映射函數(shù) [TS,TSps] = mapminmax(ts); % 將映射函數(shù)的范圍參數(shù)分別置為1和2 TSps.ymin = 1; TSps.ymax = 2; % 對ts進行歸一化 [TS,TSps] = mapminmax(ts,TSps); % 畫出原始上證指數(shù)的每日開盤數(shù)歸一化后的圖像 figure; plot(TS,'LineWidth',2); title('原始上證指數(shù)的每日開盤數(shù)歸一化后的圖像','FontSize',12); grid on; % 對TS進行轉(zhuǎn)置,以符合libsvm工具箱的數(shù)據(jù)格式要求 TS = TS'; TS1 = TS(43:m,1); TS = TS(1:m-10,1); % mapminmax為matlab自帶的映射函數(shù) [TSX,TSXps] = mapminmax(tsx); % 將映射函數(shù)的范圍參數(shù)分別置為1和2 TSXps.ymin = 1; TSXps.ymax = 2; % 對tsx進行歸一化 [TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,TSXps); % 對TSX進行轉(zhuǎn)置,以符合libsvm工具箱的數(shù)據(jù)格式要求 TSX = TSX'; TSX1 = TSX(43:m,1:n); TSX = TSX(1:m-10,1:n); 這個輸入，預測的效果是非常好的，其相關(guān)系數(shù)都達到了0.9996左右了，而用下面的輸入程序，則預測結(jié)果不太理想。。 %% 數(shù)據(jù)的提取和預處理 % 載入測試數(shù)據(jù)上證指數(shù)(1990.12.19-2009.08.19) % 數(shù)據(jù)是一個4579*6的double型的矩陣,每一行表示每一天的上證指數(shù) % 6列分別表示當天上證指數(shù)的開盤指數(shù),指數(shù)最高值,指數(shù)最低值,收盤指數(shù),當日交易量,當日交易額. xx=xlsread('1.xls'); y=xlsread('1-1.xls'); xx=xx'; sh=[y,xx]; [m,n] = size(sh); ts = sh(1:m,1); tsx = sh(1:m, ;% 畫出原始上證指數(shù)的每日開盤數(shù) %figure; %plot(ts,'LineWidth',2); %title('上證指數(shù)的每日開盤數(shù)(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12); %grid on; % 數(shù)據(jù)預處理,將原始數(shù)據(jù)進行歸一化 ts = ts'; tsx = tsx'; % mapminmax為matlab自帶的映射函數(shù) [TS,TSps] = mapminmax(ts); % 將映射函數(shù)的范圍參數(shù)分別置為1和2 TSps.ymin = 1; TSps.ymax = 2; % 對ts進行歸一化 [TS,TSps] = mapminmax(ts,TSps); % 畫出原始上證指數(shù)的每日開盤數(shù)歸一化后的圖像 figure; plot(TS,'LineWidth',2); title('原始上證指數(shù)的每日開盤數(shù)歸一化后的圖像','FontSize',12); grid on; % 對TS進行轉(zhuǎn)置,以符合libsvm工具箱的數(shù)據(jù)格式要求 TS = TS'; TS1 = TS(43:m,1); TS = TS(1:m-10,1); % mapminmax為matlab自帶的映射函數(shù) [TSX,TSXps] = mapminmax(tsx); % 將映射函數(shù)的范圍參數(shù)分別置為1和2 TSXps.ymin = 1; TSXps.ymax = 2; % 對tsx進行歸一化 [TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,TSXps); % 對TSX進行轉(zhuǎn)置,以符合libsvm工具箱的數(shù)據(jù)格式要求 TSX = TSX'; TSX1 = TSX(43:m,2:n); TSX = TSX(1:m-10,2:n); 希望您和各位能指點指點。。。 |
4樓2012-11-14 09:19:27
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