请问有对神经网络和经济预测感兴趣的学友吗？

regressi0n

4800

收藏 2011-10-10

请问有对神经网络和经济预测感兴趣的学友吗？也就是说用神经网络预测未来的经济指标。

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waytodream

2011-10-14 22:06:52

我感兴趣就是不怎么会。。。

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regressi0n

2011-10-25 01:21:01

waytodream 发表于 2011-10-14 22:06
我感兴趣就是不怎么会。。。

不会没关系，先看点儿文献吧。谢谢回帖！

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zhanfengsky

2011-10-27 14:51:11

正在准备学习……

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regressi0n

2011-12-1 01:23:36

得先搭建这样一个框架：

1　绪论
　1.1　人脑与计算机
　　1.1.1　人脑与计算机信息处理能力的比较
　　1.1.2　人脑与计算机信息处理机制的比较
　　1.1.3　什么是人工神经网络
　1.2　人工神经网络发展简史
　　1.2.1　启蒙时期
　　1.2.2　低潮时期
　　1.2.3　复兴时期
　　1.2.4　新时期
　　1.2.5　国内研究概况
　1.3　神经网络的基本特征与功能
　　1.3.1　神经网络的基本特征
　　1.3.2　神经网络的基本功能
　1.4　神经网络的应用领域
　　1.4.1　信息处理领域
　　1.4.2　自动化领域
　　1.4.3　工程领域
　　1.4.4　经济领域
　　1.4.5　医学领域
　本章小结
　思考与练习
2　神经网络基础知识
　2.1　人工神经网络的生物学基础
　　2.1.1　生物神经元的结构
　　2.1.2　生物神经元的信息处理机理
　2.2　人工神经元模型
　　2.2.1　神经元的建模
　　2.2.2　神经元的数学模型
　　2.2.3　神经元的转移函数
　2.3　人工神经网络模型
　　2.3.1　网络拓扑结构类型
　　2.3.2　网络信息流向类型
　2.4　神经网络学习
　　2.4.1　Hebb学习规则
　　2.4.2　Perceptron学习规则
　　2.4.3　δ学习规则
　　2.4.4　LMS学习规则
　　2.4.5　Correlation学习规则
　　2.4.6　Winner?Take?All学习规则
　　2.4.7　Outstar学习规则
　本章小结
　思考与练习
3 监督学习神经网络
　3.1　单层感知器
　　3.1.1　感知器模型
　　3.1.2　单节点感知器的功能分析
　　3.1.3　感知器的学习算法
　　3.1.4　感知器的局限性及解决途径
　3.2　基于误差反传的多层感知器——BP神经网络
　　3.2.1　BP网络模型
　　3.2.2　BP学习算法
　　3.2.3　BP算法的程序实现
　　3.2.4　BP网络的主要能力
　　3.2.5　误差曲面与BP算法的局限性
　3.3　BP算法的改进
　　3.3.1　增加动量项
　　3.3.2　自适应调节学习率
　　3.3.3　引入陡度因子
　3.4　BP网络设计基础
　　3.4.1　网络信息容量与训练样本数
　　3.4.2　训练样本集的准备
　　3.4.3　初始权值的设计
　　3.4.4　BP网络结构设计
　　3.4.5　网络训练与测试
　3.5　BP网络应用与设计实例
　　3.5.1　BP网络用于催化剂配方建模
　　3.5.2　BP网络用于汽车变速器最佳挡位判定
　　3.5.3　BP网络用于图像压缩编码
　　3.5.4　BP网络用于水库优化调度
　　3.5.5　BP网络用于证券预测
　　3.5.6　BP网络用于信用评价模型及预警
　本章小结
　思考与练习
4 竞争学习神经网络
　4.1　竞争学习的概念与原理
　　4.1.1　基本概念
　　……
5　组合学习神经网络
6　反馈神经网络
7　小脑模型神经网络
8　基于数学原理的神经网络
9　神经网络的系统设计与软件实现
10　神经网络研究展望
附录1　常用神经网络C语言源程序
附录2　神经网络常用术语英汉对照
参考文献

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regressi0n

2011-12-6 15:47:31

坛子里有哪位学长看过丛爽的《面向Matlab工具箱的神经网络理论与应用》？这本书第一个例子用Matlab7.0运行时报错，请问如何解决。具体运行情况如下：
>> % 例1.1 p13
>> % outa.m             文件名
>> Q=4;                %行数
>> R=3;                %列数
>> S=5;                %神经元个数
>> W=ones(S,R);       %将数1赋予SxR维权矩阵W
>> B=ones(S,1);       %将数1赋予Sx1维权矩阵B
>> P=ones(R,Q);       %将数1赋予Rx1维权矩阵P
>> flops(0)          %置0
>> A=tansig(W*P,B)    %计算网络输出

*WARNING* TANSIG used in an obsolete way.
      Use TANSIG(NETSUM(Z,B)) instead of TANSIG(Z,B).
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

A =

0.9993 0.9993 0.9993 0.9993
0.9993 0.9993 0.9993 0.9993
0.9993 0.9993 0.9993 0.9993
0.9993 0.9993 0.9993 0.9993
0.9993 0.9993 0.9993 0.9993

谢谢！

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regressi0n

2011-12-6 16:30:02

下载《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》：
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=190524&highlight=%C3%E6%CF%F2Matlab%B9%A4%BE%DF%CF%E4%B5%C4%C9%F1%BE%AD%CD%F8%C2%E7%C0%ED%C2%DB%D3%EB%D3%A6%D3%C3

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regressi0n

2011-12-6 23:26:05

用matlab7.0.0.19920(R14)运行《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》第14页例1.2产生如下WARNINGS，请问有哪位学长愿意帮忙解决一下。谢谢！
>> multout

P =

0.1000 0.5000
0.3000 -0.2000

*WARNING* HARDLIMSS used in an obsolete way.
      Use HARDLIM(NETSUM(Z,B)) instead of HARDLIMS(Z,B).
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* LOGSIG used in an obsolete way.
      Use LOGSIG(NETSUM(Z,B)) instead of LOGSIG(Z,B).
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* PURELIN used in an obsolete way.
      Use PURELIN(NETSUM(Z,B*ones(1,Q))) instead of PURELIN(Z,B).
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
[例1.2]用MATLAB写出计算图1.9所表示的三层神经网络每层输出表达式。
已知： P=[0.1 0.5;
            0.3 -0.2]
F1为{-1，1}二值型函数；F2为对数S型函数；F3为线性函数。
解：
% multout.m
P=[0.1 0.5;0.3 -0.2] %已知输入矢量数据
S1=2; S2=3; S3=5;    %已知各层节点数
[R,Q]=size(P);       %求出输入矢量的行和列
[W1,B1]=rands(S1,R); %给第一隐含层赋值(-1,1)之间的随机值
[W2,B2]=rands(S2,S1);  %给第二隐含层赋值(-1,1)之间的随机值
[W3,B3]=rands(S3,S2);  %给输出层赋值(-1,1)之间的随机值
A1=hardlims(W1*P,B1);  %计算第一层输出表达式
A2=logsig(W2*A1,B2); %计算第二层输出表达式
A3=purelin(W3*A2,B3);  %计算输出层输出表达式
end

下载《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》：
https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... B%D3%EB%D3%A6%D3%C3

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regressi0n

2011-12-26 02:45:12

神经网络设计(汉)c.pdf
大小:(5.27 MB)

马上下载

神经网络设计(汉)b.pdf
大小:(4.6 MB)

马上下载

神经网络设计(汉)a.pdf
大小:(7.3 MB)

马上下载

1 真不容易，化整为零，终于全部上传成功。这个坛子上转文件怎么这么费劲？！
2 定价有些蹊跷，目的在于同各位学长讨论人工神经网络(ANN)在互补品定价中的应用，希望以此能开发出实用、适用的互补品定价模型。
3 点击《神经网络设计（英）》下载本书英文原版。

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regressi0n

2011-12-26 09:04:06

regressi0n 发表于 2011-12-26 02:45
1 真不容易，化整为零，终于全部上传成功。这个坛子上转文件怎么这么费劲？！
2 定价有些蹊跷， ...

很有意思啊，在下贴在这里的《神经网络设计（汉）》被下载了不止一次，怎么论坛币始终都是427呢？

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taige5555

2011-12-26 20:13:28

想学，趁现在工作还有点联系，多接触接触。

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regressi0n

2011-12-29 23:56:22

神经网络设计(汉)c.pdf (5.27 MB, 下载次数: 9, 售价: 26 个论坛币) ，怎么一个论坛币也没入账，依然是427枚论坛币，坛主啊？出什么事情了？冤枉啊！

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regressi0n

2011-12-31 03:29:59

regressi0n 发表于 2011-12-29 23:56
神经网络设计(汉)c.pdf (5.27 MB, 下载次数: 9, 售价: 26 个论坛币) ，怎么一个论坛币也没入账，依然是427枚 ...

上传神经网络方面的宝贝被下载那么多次都不挣坛币，真不知道要是上传了神经网络视频会不会也......

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regressi0n

2012-1-2 23:59:58

下边这段程序哪里写得不合适,warning+error那么疯狂？warning很多，有说“TRAINWH函数系已废弃不用的函数，用NNT2LIN和TRAIN升级并训练网络，键入NNTWARN OFF关闭NNT报警信息（TRAINWH is an obsolete function. Use NNT2LIN and TRAIN to update and train your network. Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages）”的，有说“PURELIN用法过时，请选用PURELIN(NETSUM(Z,B*ones(1,Q))) instead of PURELIN(Z,B)，键入NNTWARN OFF关闭NNT报警信息（PURELIN used in an obsolete way. Use PURELIN(NETSUM(Z,B*ones(1,Q))) instead of PURELIN(Z,B). Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.）”，......，凡此种种。请问哪位坛友可以帮忙用不过时的语句更正在下的拙作？谢谢！

[题目]设计自适应线性网络实现从输入矢量到输出适量的变换关系。其输入矢量和输出适量分别为：

P=[1.0 -1.2]
T=[0.5 1.0]

解：
用自适应线性网络求解问题时，设计者要确定期望误差值，以及最大循环次数。对此提可分别选err_goal=0.001; max_epoch=20，自适应线性网络设计程序可写为：

%wf1.m
%
P=[1.0 -1.2]
T=[0.5 1.0]
[R,Q]=size(P);
[S,Q]=size(T);
[W,B]=rands(S,R);
max_epoch=20; %最大循环次数
err_goal=0.001; %期望误差
lr=0.4*maxlinlr(P); %最佳学习速率
disp_freq=1;  %设置显示频率
TP=[disp_freq max_epoch err_goal lr];  %设置参数变量TP
[W,B,epochs,error]=trainwh(W,B,P,T,TP) %进行线性网络权值训练
end
P =
1.0000 -1.2000

T =
0.5000 1.0000

*WARNING* TRAINWH is an obsolete function.
      Use NNT2LIN and TRAIN to update and train your network.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* TRAINWB is an obsolete function.
      Use TRAINB to train your network.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* PURELIN used in an obsolete way.
      Use PURELIN(NETSUM(Z,B*ones(1,Q))) instead of PURELIN(Z,B).
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

TRAINWH: 0/20 epochs, SSE = 2.65292.

*WARNING* BARERR is an obsolete function.
      Use BAR to make bar plots.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* LEARNP used in an obsolete way.
      See help on LEARNP for new argument list.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* PURELIN used in an obsolete way.
      Use PURELIN(NETSUM(Z,B*ones(1,Q))) instead of PURELIN(Z,B).
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

TRAINWH: 1/20 epochs, SSE = 0.922534.

*WARNING* BARERR is an obsolete function.
      Use BAR to make bar plots.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* LEARNP used in an obsolete way.
      See help on LEARNP for new argument list.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* PURELIN used in an obsolete way.
      Use PURELIN(NETSUM(Z,B*ones(1,Q))) instead of PURELIN(Z,B).
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

TRAINWH: 2/20 epochs, SSE = 0.321687.

*WARNING* BARERR is an obsolete function.
      Use BAR to make bar plots.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* LEARNP used in an obsolete way.
      See help on LEARNP for new argument list.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* PURELIN used in an obsolete way.
      Use PURELIN(NETSUM(Z,B*ones(1,Q))) instead of PURELIN(Z,B).
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

TRAINWH: 3/20 epochs, SSE = 0.112583.

*WARNING* BARERR is an obsolete function.
      Use BAR to make bar plots.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* LEARNP used in an obsolete way.
      See help on LEARNP for new argument list.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* PURELIN used in an obsolete way.
      Use PURELIN(NETSUM(Z,B*ones(1,Q))) instead of PURELIN(Z,B).
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

TRAINWH: 4/20 epochs, SSE = 0.0395919.

*WARNING* BARERR is an obsolete function.
      Use BAR to make bar plots.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* LEARNP used in an obsolete way.
      See help on LEARNP for new argument list.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* PURELIN used in an obsolete way.
      Use PURELIN(NETSUM(Z,B*ones(1,Q))) instead of PURELIN(Z,B).
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

TRAINWH: 5/20 epochs, SSE = 0.0140114.

*WARNING* BARERR is an obsolete function.
      Use BAR to make bar plots.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* LEARNP used in an obsolete way.
      See help on LEARNP for new argument list.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* PURELIN used in an obsolete way.
      Use PURELIN(NETSUM(Z,B*ones(1,Q))) instead of PURELIN(Z,B).
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

TRAINWH: 6/20 epochs, SSE = 0.00499911.

*WARNING* BARERR is an obsolete function.
      Use BAR to make bar plots.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* LEARNP used in an obsolete way.
      See help on LEARNP for new argument list.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* PURELIN used in an obsolete way.
      Use PURELIN(NETSUM(Z,B*ones(1,Q))) instead of PURELIN(Z,B).
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

TRAINWH: 7/20 epochs, SSE = 0.00180216.

*WARNING* BARERR is an obsolete function.
      Use BAR to make bar plots.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* LEARNP used in an obsolete way.
      See help on LEARNP for new argument list.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

*WARNING* PURELIN used in an obsolete way.
      Use PURELIN(NETSUM(Z,B*ones(1,Q))) instead of PURELIN(Z,B).
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

TRAINWH: 8/20 epochs, SSE = 0.000658081.

*WARNING* BARERR is an obsolete function.
      Use BAR to make bar plots.
      Type NNTWARN OFF to suppress NNT warning messages.

W =
-0.2108

B =
0.7300

epochs =
   8

error =
  Columns 1 through 8
2.6529 0.9225 0.3217 0.1126 0.0396 0.0140 0.0050 0.0018
  Column 9
0.0007
??? end
|
Error: Illegal use of reserved keyword "end".

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regressi0n

2012-1-3 00:21:45

regressi0n 发表于 2011-12-26 02:45
1 真不容易，化整为零，终于全部上传成功。这个坛子上转文件怎么这么费劲？！
2 定价有些蹊跷， ...

老乡们，大家上传文件挣论坛币一定要小心，这个坛子肯定出问题了，上传的东东被下载了n多次，就是看不到论坛币余额增加！看不到就看不到吧，似乎还没有人管！！

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regressi0n

2012-1-3 00:43:53

taige5555 发表于 2011-12-26 20:13
想学，趁现在工作还有点联系，多接触接触。

多接触很好，那就请您帮忙解决几个小问题吧。具体问题见本人的帖子。

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regressi0n

2012-1-3 03:06:12

下边这段程序里写“net.trainParam.show = 50”的作用应该是显示：
            TRAINGD, Epoch 0/300, MSE 1.59423/1e-05, Gradient 2.76799/1e-10
            TRAINGD, Epoch 50/300, MSE 0.00236382/1e-05, Gradient 0.0495292/1e-10
            TRAINGD, Epoch 100/300, MSE 0.000435947/1e-05, Gradient 0.0161202/1e-10
            TRAINGD, Epoch 150/300, MSE 8.68462e-05/1e-05, Gradient 0.00769588/1e-10
            TRAINGD, Epoch 200/300, MSE 1.45042e-05/1e-05, Gradient 0.00325667/1e-10
            TRAINGD, Epoch 211/300, MSE 9.64816e-06/1e-05, Gradient 0.00266775/1e-10
            TRAINGD, Performance goal met.
但是，程序运行的结果怎么变了味儿？有能做出解释的高人吗？谢谢！

>> p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
t = [-1 -1 1 1];
>>
>> net=newff(minmax(p),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
>> net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.epochs = 300;
net.trainParam.goal = 1e-5

net =

Neural Network object:

architecture:

      numInputs: 1
      numLayers: 2
   biasConnect: [1; 1]
   inputConnect: [1; 0]
   layerConnect: [0 0; 1 0]
   outputConnect: [0 1]
   targetConnect: [0 1]

      numOutputs: 1  (read-only)
      numTargets: 1  (read-only)
numInputDelays: 0  (read-only)
numLayerDelays: 0  (read-only)

subobject structures:

         inputs: {1x1 cell} of inputs
         layers: {2x1 cell} of layers
         outputs: {1x2 cell} containing 1 output
         targets: {1x2 cell} containing 1 target
         biases: {2x1 cell} containing 2 biases
   inputWeights: {2x1 cell} containing 1 input weight
   layerWeights: {2x2 cell} containing 1 layer weight

functions:

      adaptFcn: 'trains'
         initFcn: 'initlay'
      performFcn: 'mse'
      trainFcn: 'traingd'

parameters:

      adaptParam: .passes
      initParam: (none)
   performParam: (none)
      trainParam: .epochs, .goal, .lr, .max_fail,
                  .min_grad, .show, .time

weight and bias values:

            IW: {2x1 cell} containing 1 input weight matrix
            LW: {2x2 cell} containing 1 layer weight matrix
               b: {2x1 cell} containing 2 bias vectors

other:

      userdata: (user stuff)

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regressi0n

2012-1-3 15:04:37

zhanfengsky 发表于 2011-10-27 14:51
正在准备学习……

这张照片好可爱、好可爱，真是名副其实的初中生，哈哈！

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lzx00100

2015-2-7 10:33:41

regressi0n 发表于 2012-1-3 03:06
下边这段程序里写“net.trainParam.show = 50”的作用应该是显示：
TRAINGD, Epoch 0/300, ...

还在吗？报错到底是不是因为版本太低啊

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lzx00100

2015-2-7 10:40:16

regressi0n 发表于 2012-1-3 03:06
下边这段程序里写“net.trainParam.show = 50”的作用应该是显示：
TRAINGD, Epoch 0/300, ...

出现了同样地结果

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