【数学建模方法概论作业】BP神经网络药品销售预测

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【数学建模方法概论作业】BP神经网络药品销售预测

2024-05-27 06:08| 来源: 网络整理| 查看: 265

一、问题

神经网络药品销售预测:用预测方法采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月的销售量预测第5个月的销售量等. 网络结构：输入层有3个结点，隐含层有5个结点，输出层有1个结点.隐含层的激活函数为tansig；输出层的激活函数为logsig。数据：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

二、方法

构造BP神经网络，其中输入层有3个结点，隐含层有5个结点，输出层有1个结点.隐含层的激活函数为tansig；输出层的激活函数为logsig。输入一年共9组数据进行有监督的训练。

三、结果

如图所示，多轮训练后。神经网络拟合结果较理想，我们得出了一个多元线性预测函数。在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

四、代码 p=[2056 2395 2600 2298 1634 1600 1873 1478 1900 1500 2046 1556];%输入一年的销售量数据 P=[];%训练集 T=[];%期望输出 %构造训练集及期望输出集 for i = 1:9 a=[p(i),p(i+1),p(i+2)]; P=[P;a]; T=[T,p(i+3)]; end %利用maxmin归一化 pmax=max(P); pmin=min(P); [r,c]=size(P); for i = 1:r for k = 1:c P(i,k) = (P(i,k)-pmin)/(pmax-pmin); end end [r,c]=size(T); pmax=max(pmax,[],2); pmin=min(pmin,[],2); for i=1:c T(1,i)=(T(1,i)-pmin)/(pmax-pmin); end %构建并训练神经网络 net=newff([0 1;0 1;0 1],[5,1],{'tansig','logsig'},'traingd');%第一个参数体现范围，输入数 net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.goal=0.01; net=train(net,P',T); Y = sim(net,P) plot(P,T,P,Y,'o')

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