
- 内 容
- 图论分析、最优化以及动力学分析
- 作 用
- 排除网络事故,规避安全风险
- 应用学科
- 网络安全、管理、电信
- 中文名
- 网络分析
- 外文名
- network analysis
-
如何利用matlab做BP神经网络分析(利用matlab神经网络工具箱)
2018-08-02 16:19:53最近一段时间在研究如何利用...发现神经网络模型可以来预测,并且有很多是结合时间序列或者SVM(支持向量机)等组合模型来进行预测,本文结合实际数据,选取了常用的BP神经网络算法,其算法原理,因网上一大堆,所以...最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型、时间序列模型,GM(1,1)模型,可是自己在结合实际的工作内容,发现这几种模型预测的精度不是很高,于是再在网上进行搜索,发现神经网络模型可以来预测,并且有很多是结合时间序列或者SVM(支持向量机)等组合模型来进行预测,本文结合实际数据,选取了常用的BP神经网络算法,其算法原理,因网上一大堆,所以在此不必一一展示,并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文,运用matlab 2016a,给出了下面的代码,并最终进行了预测
clc clear all close all %bp 神经网络的预测代码 %载入输出和输入数据 load C:\Users\amzon\Desktop\p.txt; load C:\Users\amzon\Desktop\t.txt; %保存数据到matlab的工作路径里面 save p.mat; save t.mat;%注意t必须为行向量 %赋值给输出p和输入t p=p; t=t; %数据的归一化处理,利用mapminmax函数,使数值归一化到[-1.1]之间 %该函数使用方法如下:[y,ps] =mapminmax(x,ymin,ymax),x需归化的数据输入, %ymin,ymax为需归化到的范围,不填默认为归化到[-1,1] %返回归化后的值y,以及参数ps,ps在结果反归一化中,需要调用 [p1,ps]=mapminmax(p); [t1,ts]=mapminmax(t); %确定训练数据,测试数据,一般是随机的从样本中选取70%的数据作为训练数据 %15%的数据作为测试数据,一般是使用函数dividerand,其一般的使用方法如下: %[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,trainRatio,valRatio,testRatio) [trainsample.p,valsample.p,testsample.p] =dividerand(p,0.7,0.15,0.15); [trainsample.t,valsample.t,testsample.t] =dividerand(t,0.7,0.15,0.15); %建立反向传播算法的BP神经网络,使用newff函数,其一般的使用方法如下 %net = newff(minmax(p),[隐层的神经元的个数,输出层的神经元的个数],{隐层神经元的传输函数,输出层的传输函数},'反向传播的训练函数'),其中p为输入数据,t为输出数据 %tf为神经网络的传输函数,默认为'tansig'函数为隐层的传输函数, %purelin函数为输出层的传输函数 %一般在这里还有其他的传输的函数一般的如下,如果预测出来的效果不是很好,可以调节 %TF1 = 'tansig';TF2 = 'logsig'; %TF1 = 'logsig';TF2 = 'purelin'; %TF1 = 'logsig';TF2 = 'logsig'; %TF1 = 'purelin';TF2 = 'purelin'; TF1='tansig';TF2='purelin'; net=newff(minmax(p),[10,1],{TF1 TF2},'traingdm');%网络创建 %网络参数的设置 net.trainParam.epochs=10000;%训练次数设置 net.trainParam.goal=1e-7;%训练目标设置 net.trainParam.lr=0.01;%学习率设置,应设置为较少值,太大虽然会在开始加快收敛速度,但临近最佳点时,会产生动荡,而致使无法收敛 net.trainParam.mc=0.9;%动量因子的设置,默认为0.9 net.trainParam.show=25;%显示的间隔次数 % 指定训练参数 % net.trainFcn = 'traingd'; % 梯度下降算法 % net.trainFcn = 'traingdm'; % 动量梯度下降算法 % net.trainFcn = 'traingda'; % 变学习率梯度下降算法 % net.trainFcn = 'traingdx'; % 变学习率动量梯度下降算法 % (大型网络的首选算法) % net.trainFcn = 'trainrp'; % RPROP(弹性BP)算法,内存需求最小 % 共轭梯度算法 % net.trainFcn = 'traincgf'; %Fletcher-Reeves修正算法 % net.trainFcn = 'traincgp'; %Polak-Ribiere修正算法,内存需求比Fletcher-Reeves修正算法略大 % net.trainFcn = 'traincgb'; % Powell-Beal复位算法,内存需求比Polak-Ribiere修正算法略大 % (大型网络的首选算法) %net.trainFcn = 'trainscg'; % ScaledConjugate Gradient算法,内存需求与Fletcher-Reeves修正算法相同,计算量比上面三种算法都小很多 % net.trainFcn = 'trainbfg'; %Quasi-Newton Algorithms - BFGS Algorithm,计算量和内存需求均比共轭梯度算法大,但收敛比较快 % net.trainFcn = 'trainoss'; % OneStep Secant Algorithm,计算量和内存需求均比BFGS算法小,比共轭梯度算法略大 % (中型网络的首选算法) %net.trainFcn = 'trainlm'; %Levenberg-Marquardt算法,内存需求最大,收敛速度最快 % net.trainFcn = 'trainbr'; % 贝叶斯正则化算法 % 有代表性的五种算法为:'traingdx','trainrp','trainscg','trainoss', 'trainlm' %在这里一般是选取'trainlm'函数来训练,其算对对应的是Levenberg-Marquardt算法 net.trainFcn='trainlm'; [net,tr]=train(net,trainsample.p,trainsample.t); %计算仿真,其一般用sim函数 [normtrainoutput,trainPerf]=sim(net,trainsample.p,[],[],trainsample.t);%训练的数据,根据BP得到的结果 [normvalidateoutput,validatePerf]=sim(net,valsample.p,[],[],valsample.t);%验证的数据,经BP得到的结果 [normtestoutput,testPerf]=sim(net,testsample.p,[],[],testsample.t);%测试数据,经BP得到的结果 %将所得的结果进行反归一化,得到其拟合的数据 trainoutput=mapminmax('reverse',normtrainoutput,ts); validateoutput=mapminmax('reverse',normvalidateoutput,ts); testoutput=mapminmax('reverse',normtestoutput,ts); %正常输入的数据的反归一化的处理,得到其正式值 trainvalue=mapminmax('reverse',trainsample.t,ts);%正常的验证数据 validatevalue=mapminmax('reverse',valsample.t,ts);%正常的验证的数据 testvalue=mapminmax('reverse',testsample.t,ts);%正常的测试数据 %做预测,输入要预测的数据pnew pnew=[313,256,239]'; pnewn=mapminmax(pnew); anewn=sim(net,pnewn); anew=mapminmax('reverse',anewn,ts); %绝对误差的计算 errors=trainvalue-trainoutput; %plotregression拟合图 figure,plotregression(trainvalue,trainoutput) %误差图 figure,plot(1:length(errors),errors,'-b') title('误差变化图') %误差值的正态性的检验 figure,hist(errors);%频数直方图 figure,normplot(errors);%Q-Q图 [muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(errors);%参数估计 均值,方差,均值的0.95置信区间,方差的0.95置信区间 [h1,sig,ci]= ttest(errors,muhat);%假设检验 figure, ploterrcorr(errors);%绘制误差的自相关图 figure, parcorr(errors);%绘制偏相关图
运行之后的,结果如下:
BP神经网络的结果分析图
训练数据的梯度和均方误差之间的关系图
验证数据的梯度与学习次数
残差的正态的检验图(Q-Q图)
在网上,发现可以通过神经网络工具箱这个GUI界面来创建神经网络,其一般的操作步骤如下:
1:在输入命令里面输入nntool命令,或者在应用程序这个选项下找到Netrual Net Fitting 这个应用程序,点击打开,就能看见如下界面
2:输入数据和输出数据的导入(在本文中选取了matlab自带的案例数据)
3:随机选择三种类型的数据所占的样本量的比例,一般选取默认即可
4:隐层神经元的确定
5:训练算法的选取,一般是选择默认即可,选择完成后点击<train>按钮即可运行程序
6:根据得到的结果,一般是MSE的值越小,R值越接近1,其训练的效果比较,并第二张图给出了神经网络的各参数的设置以及其最终的结果,其拟合图R越接近1,模型拟合的更好
最终的结果图7:如果所得到的模型不能满足你的需求,则需重复上述的步骤直至能够得到你想要的精确度
8:将最终的得到的各种数据以及其拟合值进行保存,然后查看,就可以得到所要的拟合值
最后参考了网上和MATLAB的帮助,给出了一些与神经网络相关的函数,希望能够帮助大家。。
图形用户界面功能。
nnstart - 神经网络启动GUI
nctool - 神经网络分类工具
nftool - 神经网络的拟合工具
nntraintool - 神经网络的训练工具
nprtool - 神经网络模式识别工具
ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具
nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。
查看 - 查看一个神经网络。
网络的建立功能。
cascadeforwardnet - 串级,前馈神经网络。
competlayer - 竞争神经层。
distdelaynet - 分布时滞的神经网络。
elmannet - Elman神经网络。
feedforwardnet - 前馈神经网络。
fitnet - 函数拟合神经网络。
layrecnet - 分层递归神经网络。
linearlayer - 线性神经层。
lvqnet - 学习矢量量化(LVQ)神经网络。
narnet - 非线性自结合的时间序列网络。
narxnet - 非线性自结合的时间序列与外部输入网络。
newgrnn - 设计一个广义回归神经网络。
newhop - 建立经常性的Hopfield网络。
newlind - 设计一个线性层。
newpnn - 设计概率神经网络。
newrb - 径向基网络设计。
newrbe - 设计一个确切的径向基网络。
patternnet - 神经网络模式识别。
感知 - 感知。
selforgmap - 自组织特征映射。
timedelaynet - 时滞神经网络。
利用网络。
网络 - 创建一个自定义神经网络。
SIM卡 - 模拟一个神经网络。
初始化 - 初始化一个神经网络。
适应 - 允许一个神经网络来适应。
火车 - 火车的神经网络。
DISP键 - 显示一个神经网络的属性。
显示 - 显示的名称和神经网络属性
adddelay - 添加延迟神经网络的反应。
closeloop - 神经网络的开放反馈转换到关闭反馈回路。
formwb - 表格偏见和成单个向量的权重。
getwb - 将它作为一个单一向量中的所有网络权值和偏差。
noloop - 删除神经网络的开放和关闭反馈回路。
开环 - 转换神经网络反馈,打开封闭的反馈循环。
removedelay - 删除延迟神经网络的反应。
separatewb - 独立的偏见和重量/偏置向量的权重。
setwb - 将所有与单个矢量网络权值和偏差。
Simulink的支持。
gensim - 生成Simulink模块来模拟神经网络。
setsiminit - 集神经网络的Simulink模块的初始条件
getsiminit - 获取神经网络Simulink模块的初始条件
神经元 - 神经网络Simulink的模块库。
培训职能。
trainb - 批具有重量与偏见学习规则的培训。
trainbfg - 的BFGS拟牛顿倒传递。
trainbr - 贝叶斯规则的BP算法。
trainbu - 与重量与偏见一批无监督学习规则的培训。
trainbuwb - 与体重无监督学习规则与偏见一批培训。
trainc - 循环顺序重量/偏见的培训。
traincgb - 共轭鲍威尔比尔重新启动梯度反向传播。
traincgf - 共轭弗莱彻-里夫斯更新梯度反向传播。
traincgp - 共轭波拉克- Ribiere更新梯度反向传播。
traingd - 梯度下降反向传播。
traingda - 具有自适应LR的反向传播梯度下降。
traingdm - 与动量梯度下降。
traingdx - 梯度下降瓦特/惯性与自适应LR的反向传播。
trainlm - 采用Levenberg -马奎德倒传递。
trainoss - 一步割线倒传递。
trainr - 随机重量/偏见的培训。
trainrp - RPROP反向传播。
trainru - 无监督随机重量/偏见的培训。
火车 - 顺序重量/偏见的培训。
trainscg - 规模化共轭梯度BP算法。
绘图功能。
plotconfusion - 图分类混淆矩阵。
ploterrcorr - 误差自相关时间序列图。
ploterrhist - 绘制误差直方图。
plotfit - 绘图功能适合。
plotinerrcorr - 图输入错误的时间序列的互相关。
plotperform - 小区网络性能。
plotregression - 线性回归情节。
plotresponse - 动态网络图的时间序列响应。
plotroc - 绘制受试者工作特征。
plotsomhits - 小区自组织图来样打。
plotsomnc - 小区自组织映射邻居的连接。
plotsomnd - 小区自组织映射邻居的距离。
plotsomplanes - 小区自组织映射重量的飞机。
plotsompos - 小区自组织映射重量立场。
plotsomtop - 小区自组织映射的拓扑结构。
plottrainstate - 情节训练状态值。
plotwb - 图寒春重量和偏差值图。
列出其他神经网络实现的功能。
nnadapt - 适应职能。
nnderivative - 衍生功能。
nndistance - 距离函数。
nndivision - 除功能。
nninitlayer - 初始化层功能。
nninitnetwork - 初始化网络功能。
nninitweight - 初始化权函数。
nnlearn - 学习功能。
nnnetinput - 净输入功能。
nnperformance - 性能的功能。
nnprocess - 处理功能。
nnsearch - 线搜索功能。
nntopology - 拓扑结构的功能。
nntransfer - 传递函数。
nnweight - 重量的功能。
nndemos - 神经网络工具箱的示威。
nndatasets - 神经网络工具箱的数据集。
nntextdemos - 神经网络设计教科书的示威。
nntextbook - 神经网络设计教科书的资讯。 -
如何利用matlab做BP神经网络分析(包括利用matlab神经网络工具箱)
2016-11-21 21:54:01利用MATLAB 进行BP神经网络的预测(含有神经网络工具箱) 最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型、时间序列模型,GM(1,1)模型,可是自己在结合...利用MATLAB 进行BP神经网络的预测(含有神经网络工具箱)
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型、时间序列模型,GM(1,1)模型,可是自己在结合实际的工作内容,发现这几种模型预测的精度不是很高,于是再在网上进行搜索,发现神经网络模型可以来预测,并且有很多是结合时间序列或者SVM(支持向量机)等组合模型来进行预测,本文结合实际数据,选取了常用的BP神经网络算法,其算法原理,因网上一大堆,所以在此不必一一展示,并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文,运用matlab 2016a,给出了下面的代码,并最终进行了预测
clc clear all close all %bp 神经网络的预测代码 %载入输出和输入数据 load C:\Users\amzon\Desktop\p.txt; load C:\Users\amzon\Desktop\t.txt; %保存数据到matlab的工作路径里面 save p.mat; save t.mat;%注意t必须为行向量 %赋值给输出p和输入t p=p; t=t; %数据的归一化处理,利用mapminmax函数,使数值归一化到[-1.1]之间 %该函数使用方法如下:[y,ps] =mapminmax(x,ymin,ymax),x需归化的数据输入, %ymin,ymax为需归化到的范围,不填默认为归化到[-1,1] %返回归化后的值y,以及参数ps,ps在结果反归一化中,需要调用 [p1,ps]=mapminmax(p); [t1,ts]=mapminmax(t); %确定训练数据,测试数据,一般是随机的从样本中选取70%的数据作为训练数据 %15%的数据作为测试数据,一般是使用函数dividerand,其一般的使用方法如下: %[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(Q,trainRatio,valRatio,testRatio) [trainsample.p,valsample.p,testsample.p] =dividerand(p,0.7,0.15,0.15); [trainsample.t,valsample.t,testsample.t] =dividerand(t,0.7,0.15,0.15); %建立反向传播算法的BP神经网络,使用newff函数,其一般的使用方法如下 %net = newff(minmax(p),[隐层的神经元的个数,输出层的神经元的个数],{隐层神经元的传输函数,输出层的传输函数},'反向传播的训练函数'),其中p为输入数据,t为输出数据 %tf为神经网络的传输函数,默认为'tansig'函数为隐层的传输函数, %purelin函数为输出层的传输函数 %一般在这里还有其他的传输的函数一般的如下,如果预测出来的效果不是很好,可以调节 %TF1 = 'tansig';TF2 = 'logsig'; %TF1 = 'logsig';TF2 = 'purelin'; %TF1 = 'logsig';TF2 = 'logsig'; %TF1 = 'purelin';TF2 = 'purelin'; TF1='tansig';TF2='purelin'; net=newff(minmax(p),[10,1],{TF1 TF2},'traingdm');%网络创建 %网络参数的设置 net.trainParam.epochs=10000;%训练次数设置 net.trainParam.goal=1e-7;%训练目标设置 net.trainParam.lr=0.01;%学习率设置,应设置为较少值,太大虽然会在开始加快收敛速度,但临近最佳点时,会产生动荡,而致使无法收敛 net.trainParam.mc=0.9;%动量因子的设置,默认为0.9 net.trainParam.show=25;%显示的间隔次数 % 指定训练参数 % net.trainFcn = 'traingd'; % 梯度下降算法 % net.trainFcn = 'traingdm'; % 动量梯度下降算法 % net.trainFcn = 'traingda'; % 变学习率梯度下降算法 % net.trainFcn = 'traingdx'; % 变学习率动量梯度下降算法 % (大型网络的首选算法) % net.trainFcn = 'trainrp'; % RPROP(弹性BP)算法,内存需求最小 % 共轭梯度算法 % net.trainFcn = 'traincgf'; %Fletcher-Reeves修正算法 % net.trainFcn = 'traincgp'; %Polak-Ribiere修正算法,内存需求比Fletcher-Reeves修正算法略大 % net.trainFcn = 'traincgb'; % Powell-Beal复位算法,内存需求比Polak-Ribiere修正算法略大 % (大型网络的首选算法) %net.trainFcn = 'trainscg'; % ScaledConjugate Gradient算法,内存需求与Fletcher-Reeves修正算法相同,计算量比上面三种算法都小很多 % net.trainFcn = 'trainbfg'; %Quasi-Newton Algorithms - BFGS Algorithm,计算量和内存需求均比共轭梯度算法大,但收敛比较快 % net.trainFcn = 'trainoss'; % OneStep Secant Algorithm,计算量和内存需求均比BFGS算法小,比共轭梯度算法略大 % (中型网络的首选算法) %net.trainFcn = 'trainlm'; %Levenberg-Marquardt算法,内存需求最大,收敛速度最快 % net.trainFcn = 'trainbr'; % 贝叶斯正则化算法 % 有代表性的五种算法为:'traingdx','trainrp','trainscg','trainoss', 'trainlm' %在这里一般是选取'trainlm'函数来训练,其算对对应的是Levenberg-Marquardt算法 net.trainFcn='trainlm'; [net,tr]=train(net,trainsample.p,trainsample.t); %计算仿真,其一般用sim函数 [normtrainoutput,trainPerf]=sim(net,trainsample.p,[],[],trainsample.t);%训练的数据,根据BP得到的结果 [normvalidateoutput,validatePerf]=sim(net,valsample.p,[],[],valsample.t);%验证的数据,经BP得到的结果 [normtestoutput,testPerf]=sim(net,testsample.p,[],[],testsample.t);%测试数据,经BP得到的结果 %将所得的结果进行反归一化,得到其拟合的数据 trainoutput=mapminmax('reverse',normtrainoutput,ts); validateoutput=mapminmax('reverse',normvalidateoutput,ts); testoutput=mapminmax('reverse',normtestoutput,ts); %正常输入的数据的反归一化的处理,得到其正式值 trainvalue=mapminmax('reverse',trainsample.t,ts);%正常的验证数据 validatevalue=mapminmax('reverse',valsample.t,ts);%正常的验证的数据 testvalue=mapminmax('reverse',testsample.t,ts);%正常的测试数据 ## 得到真实值后 需要衡量模型好坏 这里我选取R2作为衡量模型的好 R2 = corrcoef(testsample.t,testvalue); R2 = R2(1,2)^ 2; %% 画出误差图 figure plot( 1:length(testvalue), testsample.t, '-or' ,1:length(testvalue) ,testvalue , '-*b'); legend('真实值','预测值') xlabel('预测样本') ylabel('strength') string = {'BP网络预测结果对比';['R^2=' num2str(R2)]}; title(string) %做预测,输入要预测的数据pnew pnew=[313,256,239]'; pnewn=mapminmax(pnew); anewn=sim(net,pnewn); anew=mapminmax('reverse',anewn,ts); %绝对误差的计算 errors=trainvalue-trainoutput; %plotregression拟合图 figure,plotregression(trainvalue,trainoutput) %误差图 figure,plot(1:length(errors),errors,'-b') title('误差变化图') %误差值的正态性的检验 figure,hist(errors);%频数直方图 figure,normplot(errors);%Q-Q图 [muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(errors);%参数估计 均值,方差,均值的0.95置信区间,方差的0.95置信区间 [h1,sig,ci]= ttest(errors,muhat);%假设检验 figure, ploterrcorr(errors);%绘制误差的自相关图 figure, parcorr(errors);%绘制偏相关图
运行之后的,结果如下:
BP神经网络的结果分析图
训练数据的梯度和均方误差之间的关系图
验证数据的梯度与学习次数
残差的正态的检验图(Q-Q图)
在网上,发现可以通过神经网络工具箱这个GUI界面来创建神经网络,其一般的操作步骤如下:
1:在输入命令里面输入nntool命令,或者在应用程序这个选项下找到Netrual Net Fitting 这个应用程序,点击打开,就能看见如下界面
2:输入数据和输出数据的导入(在本文中选取了matlab自带的案例数据)
3:随机选择三种类型的数据所占的样本量的比例,一般选取默认即可
4:隐层神经元的确定
5:训练算法的选取,一般是选择默认即可,选择完成后点击<train>按钮即可运行程序
6:根据得到的结果,一般是MSE的值越小,R值越接近1,其训练的效果比较,并第二张图给出了神经网络的各参数的设置以及其最终的结果,其拟合图R越接近1,模型拟合的更好
最终的结果图7:如果所得到的模型不能满足你的需求,则需重复上述的步骤直至能够得到你想要的精确度
8:将最终的得到的各种数据以及其拟合值进行保存,然后查看,就可以得到所要的拟合值
MATLAB 与神经网络相关的函数总结如下:图形用户界面功能 nnstart - 神经网络启动GUI nctool - 神经网络分类工具 nftool - 神经网络的拟合工具 nntraintool - 神经网络的训练工具 nprtool - 神经网络模式识别工具 ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具 nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。 查看 - 查看一个神经网络。 网络的建立功能 cascadeforwardnet - 串级,前馈神经网络。 competlayer - 竞争神经层。 distdelaynet - 分布时滞的神经网络。 elmannet - Elman神经网络。 feedforwardnet - 前馈神经网络。 fitnet - 函数拟合神经网络。 layrecnet - 分层递归神经网络。 linearlayer - 线性神经层。 lvqnet - 学习矢量量化(LVQ)神经网络。 narnet - 非线性自结合的时间序列网络。 narxnet - 非线性自结合的时间序列与外部输入网络。 newgrnn - 设计一个广义回归神经网络。 newhop - 建立经常性的Hopfield网络。 newlind - 设计一个线性层。 newpnn - 设计概率神经网络。 newrb - 径向基网络设计。 newrbe - 设计一个确切的径向基网络。 patternnet - 神经网络模式识别。 感知 - 感知。 selforgmap - 自组织特征映射。 timedelaynet - 时滞神经网络。 利用网络 网络 - 创建一个自定义神经网络。 SIM卡 - 模拟一个神经网络。 初始化 - 初始化一个神经网络。 适应 - 允许一个神经网络来适应。 火车 - 火车的神经网络。 DISP键 - 显示一个神经网络的属性。 显示 - 显示的名称和神经网络属性 adddelay - 添加延迟神经网络的反应。 closeloop - 神经网络的开放反馈转换到关闭反馈回路。 formwb - 表格偏见和成单个向量的权重。 getwb - 将它作为一个单一向量中的所有网络权值和偏差。 noloop - 删除神经网络的开放和关闭反馈回路。 开环 - 转换神经网络反馈,打开封闭的反馈循环。 removedelay - 删除延迟神经网络的反应。 separatewb - 独立的偏见和重量/偏置向量的权重。 setwb - 将所有与单个矢量网络权值和偏差。 Simulink的支持 gensim - 生成Simulink模块来模拟神经网络。 setsiminit - 集神经网络的Simulink模块的初始条件 getsiminit - 获取神经网络Simulink模块的初始条件 神经元 - 神经网络Simulink的模块库。 trainb - 批具有重量与偏见学习规则的培训。 trainbfg - 的BFGS拟牛顿倒传递。 trainbr - 贝叶斯规则的BP算法。 trainbu - 与重量与偏见一批无监督学习规则的培训。 trainbuwb - 与体重无监督学习规则与偏见一批培训。 trainc - 循环顺序重量/偏见的培训。 traincgb - 共轭鲍威尔比尔重新启动梯度反向传播。 traincgf - 共轭弗莱彻-里夫斯更新梯度反向传播。 traincgp - 共轭波拉克- Ribiere更新梯度反向传播。 traingd - 梯度下降反向传播。 traingda - 具有自适应LR的反向传播梯度下降。 traingdm - 与动量梯度下降。 traingdx - 梯度下降瓦特/惯性与自适应LR的反向传播。 trainlm - 采用Levenberg -马奎德倒传递。 trainoss - 一步割线倒传递。 trainr - 随机重量/偏见的培训。 trainrp - RPROP反向传播。 trainru - 无监督随机重量/偏见的培训。 火车 - 顺序重量/偏见的培训。 trainscg - 规模化共轭梯度BP算法。 绘图功能 plotconfusion - 图分类混淆矩阵。 ploterrcorr - 误差自相关时间序列图。 ploterrhist - 绘制误差直方图。 plotfit - 绘图功能适合。 plotinerrcorr - 图输入错误的时间序列的互相关。 plotperform - 小区网络性能。 plotregression - 线性回归情节。 plotresponse - 动态网络图的时间序列响应。 plotroc - 绘制受试者工作特征。 plotsomhits - 小区自组织图来样打。 plotsomnc - 小区自组织映射邻居的连接。 plotsomnd - 小区自组织映射邻居的距离。 plotsomplanes - 小区自组织映射重量的飞机。 plotsompos - 小区自组织映射重量立场。 plotsomtop - 小区自组织映射的拓扑结构。 plottrainstate - 情节训练状态值。 plotwb - 图寒春重量和偏差值图。 列出其他神经网络实现的功能 nnadapt - 适应职能。 nnderivative - 衍生功能。 nndistance - 距离函数。 nndivision - 除功能。 nninitlayer - 初始化层功能。 nninitnetwork - 初始化网络功能。 nninitweight - 初始化权函数。 nnlearn - 学习功能。 nnnetinput - 净输入功能。 nnperformance - 性能的功能。 nnprocess - 处理功能。 nnsearch - 线搜索功能。 nntopology - 拓扑结构的功能。 nntransfer - 传递函数。 nnweight - 重量的功能。 nndemos - 神经网络工具箱的示威。 nndatasets - 神经网络工具箱的数据集。 nntextdemos - 神经网络设计教科书的示威。 nntextbook - 神经网络设计教科书的资讯。
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ArcGIS网络分析之构建网络分析数据集
2018-02-12 19:52:17ArcGIS网络分析之构建网络分析数据集 1.软件环境 arcgis desktop 10.1开发 2.数据 数据全国铁路数据 3.参考资料 ArcGIS网络分析之构建网络分析数据集 ArcGIS 网络分析[1.2] 利用1.1的线shp创建网络数据集/并...ArcGIS网络分析之构建网络分析数据集
1.软件环境
arcgis desktop 10.1开发
2.数据
数据全国铁路数据
3.参考资料
ArcGIS网络分析之构建网络分析数据集ArcGIS 网络分析[1.2] 利用1.1的线shp创建网络数据集/并简单试验最佳路径
4.实现步骤
4.1.在文件下创建”File Geodatabase.gdb”-“Feature Dataset”,新建时创建和数据格式一致的投影坐标系,下一步知道点击确定。
4.2.在Feature Dataset中创建要素“Feature Class”,选择要素类型为线要素,下一步,下一步知道完成。
4.3在新建的Feature Class中右键,选择“Load”,加载需要制作的路网shp数据。
4.4 点击“Feature Dataset”,创建Network Dataset.
5.验证路网是否创建成功
5.1将network工具条添加在工具栏中,点击工具中network analyst-new Route,点击create network location tool,选择地图两个点,然后点击solve,出现道路轨迹表面成功成功效果图
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服务器分析-网络分析
2019-08-19 16:41:38服务器分析-网络分析 命令:sar sar -n DEV (查看全天) sar -n DEV 1 3 (1:每隔一秒,2:写入3次) | 名称 | 解析 | |–|--| | IFACE | 网络设备名称 | | rxpck/s| 每秒钟接收到的包数目 | | txpck/s| 每秒钟...服务器分析-网络分析
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命令:
sar
sar -n DEV (查看全天)
sar -n DEV 1 3 (1:每隔一秒,2:写入3次)
| 名称 | 解析 |
|–|--|
| IFACE | 网络设备名称 |
| rxpck/s| 每秒钟接收到的包数目 |
| txpck/s| 每秒钟发送的包数目 |
| rxkB/s| 每秒钟接收到的字节数 |
| txkB/s| 每秒钟发送的字节数 |
| rxcmp/s| 每秒钟接收到的压缩包数目 |
| txcmp/s| 每秒钟发送的压缩包数目 |
| rxmcst/s| 每秒钟接收到的多播包的包数目 |分析:输入
sar -n EDEV
或者sar -n EDEV 1 3
:
如果rxdrop txdro有计数说明有掉包的情况,rxerr txerr则说明网络产生错误
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命令:
ifconfig
RX:接收到的总流量,单位bytes
TX:发送的总流量,单位bytes
分析:查看dropped如果有计数,则说明有掉包,errors有计算可能网络产生错误
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ArcGIS网络分析之构建网络分析数据集(一)【最短路径分析】
2017-03-29 13:00:21所以在此不会深入讨论网络分析服务的每一个细节,本文的目的就是让初学者学会使用网络分析服务进行基本的分析(主要针对后续的WEB开发):路径分析,最近设施点分析,以及服务区分析。 2.关于OD成本矩阵分析,多路径... -
ArcGIS网络分析之构建网络分析数据集与网络发布服务
2015-10-14 20:22:31所以在此不会深入讨论网络分析服务的每一个细节,本文的目的就是让初学者学会使用网络分析服务进行基本的分析(主要针对后续的WEB开发):路径分析,最近设施点分析,以及服务区分析。 2.关于OD成本矩阵分析,多路径... -
社会网络分析
2014-05-27 21:37:28社会网络分析 -
社会网络分析SNA
2018-12-24 12:05:49网络学习平台和移动学习平台协作学习效果比较研究——基于社会网络分析的视角[J]. 中国远程教育, 2016(11):43-52. 【2】常咏梅, 张雅雅, 金仙芝. 基于量化视角的STEM教育现状研究[J]. 中国电化教育, 2017(6):114-... -
ArcGIS网络分析之常见问题分析、诊断篇
2019-04-17 21:19:39在进行网络分析时,经常会遇到AB两点之间找不到路径、停靠点无效、分析结果不对。本文将从这几个方面入手,告诉大家如何来排查及解决这些问题。 -
mtr-网络分析工具
2019-07-30 10:28:38MTR-一款非常好用的网络分析工具。相信好多人都用过,因为个人工作中需要经常用到分析网络状况,加之ta非常简单实用,个人非常喜欢,实在忍不住要写篇博文来介绍一下。 1.mtr简介 Mtr是 Linux中有一个非常棒的... -
常见复杂网络分析方法
2019-09-18 15:38:07常见的复杂网络分析方法基本分析方法关联分析方法 注:本文部分内容来自《复杂网络分析与应用》与《中国航空复杂网络的结构特征与应用分析》 1.赵正旭,郭阳,等.复杂网络分析与应用[M]北京:科学出版社,2018. 2.陈... -
[GIS原理] 8.1 空间分析-网络分析
2018-10-05 22:10:58网络分析(Network Analysis) 【背景】现实世界中,若干线状要素相互连接成网状结构,资源沿着这个线性网流动,这样就构成了一个网络 【网络】就是指现实世界中,由链和结点组成的、带有环路,并伴随着一系列支配... -
ArcGIS网络分析之构建网络分析数据集(一)
2016-03-01 09:53:29所以在此不会深入讨论网络分析服务的每一个细节,本文的目的就是让初学者学会使用网络分析服务进行基本的分析(主要针对后续的WEB开发):路径分析,最近设施点分析,以及服务区分析。 2.关于OD成本矩阵分析,多... -
[ArcGIS] 空间分析(五) 网络分析
2017-10-18 18:32:25详细介绍ArcGIS中网络分析模块,包括网络分析与几何分析。 -
网络分析仪原理详解
2018-07-12 10:48:08网络分析仪组成框图图1所示为网络分析仪内部组成框图。 为完成被测件传输/反射特性测试,网络分析仪包含:1.激励信号源;提供被测件激励输入信号2.信号分离装置,含功分器和定向耦合器件,分别提取被测试件输入和... -
ucinet网络分析使用总结
2019-08-20 17:10:32UCINET为菜单驱动的Windows程序,可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一 起的还有Pajek、Mage和NetDraw等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式... -
wireshark网络分析笔记
2016-05-30 16:39:08本文是阅读《wireshark网络分析就这么简单》和《wireshark网络分析的艺术》做的一些笔记。技巧篇1、如只要分析ip头或tcp头,可减少每个抓包数据的大小,通过设置limit each packet to的值即可(capture->options->... -
【社会网络分析图】python实现
2019-10-24 10:59:28这里写自定义目录标题社会网络分析图---Python实现社会网络分析包networkx网络图之知识图谱共现矩阵 社会网络分析图—Python实现 主要记录学习《Python数据挖掘方法及应用》(王斌会 著)第八章的内容。 社会网络... -
网络分析(Network Analysis)入门篇(一) 网络节点的性质
2018-07-28 09:59:59网络分析是数据挖掘中重要的一部分,涉及到的知识和图论有一定的联系,这里讲到的网络分析更倾向于社交网络分析,可以是人与人之间的好友关系,电子邮件的发送关系,也可以推广到互联网网站之间的关系等等。... -
网络分析仪使用
2018-03-09 15:27:58在对衰减器,功分器等无源器件进行测试时,常用的仪器是网络分析仪,可测试的参数有S11,S12,S22,S21,即输入端驻波,反向隔离,输出端驻波,传输损耗(插损),仪器一般为双端口,在测试多端口器件时,需要在未接的... -
ArcGIS三维网络分析
2018-11-13 22:06:49其实要进行室内导航分析的话,需要用到三维网络分析。 从以下几个方面来说下流程。 一、数据组织 道路线数据的高程信息可以存储在属性字段中,或是存储在几何中。 建议使用一个短整型字段来... -
社交网络分析:网络中心性
2016-08-29 12:51:22原文地址:社交网络分析:网络中心性作者:酸嘢本文为Social Network Analysis学习笔记,课程地址为https://www.coursera.org/course/sna。 对于中心性(centrality)的不同观点 在下面每一个网络中,X都相对Y具有更... -
复杂网络分析拓扑指标
2019-07-30 23:51:50无向图研究节点i所有连接的边的权重和作为点i的点强度,在复杂网络分析中,节点的点强度越大,说明该节点转换至其他节点的频数越多,该节点越重要。平均点强度就是所有点强度和除所有点的个数所得到的值 2.加权... -
社会网络分析法SNA
2015-06-16 11:19:59社会网络分析法 社会网络是社会行动者及他们之间关系的集合,行动者可以是个人、群体、组织乃至国家。关系是多方面的,有多种类型。由来自一个群体内行动者之间的关系构成的网络叫做1-模网络;两个群体的行动者... -
利用科来网络分析进行三次握手协议分析
2018-12-23 21:00:11利用科来网络分析进行三次握手协议分析内容摘要定制过滤器开始抓包TCP三次握手分析 内容摘要 本文利用科来网络分析系统,对三次握手过程进行简单分析。三次握手详细内容自行百度。 定制过滤器 打开软件进入数据包... -
网络分析与网络数据集—网络分析的实际应用
2010-06-26 00:16:00ArcGIS的网络分析到底能解决一些什么实际的问题,这是一个开放性的命题,ESRI的总裁Jack说过一句话,大概的意思是“GIS的应用取决 于使用GIS的人的想象力”,我对此有深刻的体会,今天在帮用户解决一个问题的... -
社交网络分析算法(SNA)
2017-10-30 22:11:11近来学习聚类,发现聚类中有一个非常有趣的方向—社交网络分析,这篇只是一篇概况,并没有太多的公式推导和代码,基本是用人话解释社交网络分析中的常用的几种算法。详细到每个算法的以后有空再把详细的公式和代码补... -
Microsoft 神经网络分析算法
2015-08-09 18:40:57在开始Microsoft 神经网络分析算法之前,本篇我们先将神经网络分析算法做一个简单介绍,此算法由于其本身的复杂性,所以我打算在开始之前先将算法原理做一个简单的总结,因为本身该算法就隶属于高等数学的研究范畴,... -
矢量网络分析仪原理
2017-06-15 18:06:41网络分析仪组成框图 图1所示为网络分析仪内部组成框图。 为完成被测件传输/反射特性测试,网络分析仪包含; 1.激励信号源; 提供被测件激励输入信号 2.信号分离装置, 含功分器和定向耦合器件,分别提取...
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