阻尼最小二乘法matlab代码预测风速
准备资料
用于训练的数据集是从伦敦气象数据获得的。
我已经准备好Excel工作表中的数据,并在MATLAB中以矩阵形式读取数据。
数据中有很多功能,我需要选择相关数据进行培训。
特定时期内的温度和平均温度等特征是重要特征。
我排除了诸如风向和阵风等特征,因为这些特征与风速的相关性最小。
数据中没有显示的另一个重要功能,但我添加的是数据的月份,因为季节对风速有重大影响。
最后,所有功能都集成在excel工作表中并从MATLAB中读取。
训练
我使用的数据集有5个要素作为输入。
使用“
fitnet”功能生成神经网络。
在我们的代码中,fitnet函数训练一个神经网络,该神经网络具有两个隐藏层以及输入和输出层。
网络的第一层有5个神经元,它充当输入层,并向其提供了样本数据的矢量。
引入了两个分别具有10和5个神经元的隐藏层,以使网络能够学习数据集中的复杂数学关系。
我已使用LM反向传播方法进行训练。
Levenberg-Marquardt算法(也称为阻尼最小二乘方法)经过专门设计,可与采用平方误差总和形式的损失函数配合使用。
考虑一个损失函数,它可以
2021-06-07 09:51:36
1.31MB
系统开源
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