网络分析 订阅
网络分析(network analysis)是关于网络的图论分析、最优化分析以及动力学分析的总称。网络分析是对网络中所有传输的数据进行检测、分析、诊断,帮助用户排除网络事故,规避安全风险,提高网络性能,增大网络可用性价值。 网络分析是网络管理的关键部份,也是最重要的技术。网络分析一般包含以下分析情况:快速查找和排除网络故障; 找到网络瓶颈提升网络性能; 发现和解决各种网络异常危机,提高安全性; 管理资源,统计和记录每个节点的流量与带宽; 规范网络,查看各种应用,服务,主机的连接,监视网络活动; 分析各种网络协议,管理网络应用质量。网络分析(network analysis) 在激励和网络已知的情况下计箅网络响应的方法,也称电路分析。其最基本的计算法则是基尔霍夫电压定律(KVL)和电流定律(KCL),再加上网络中各元器件的电流电压关系(简记作VCR),就可以得出足够的网络方程(通常是微积分方程组)来求出所需的响应。依照激励源和网络种类以及所需求解响应的不同,有多种不同的分析方法。直接求解网络微积分方程的方法属于时域分析或时域解,这里激励和响应都是时间t的函数;采用拉普拉斯变换或傅里叶变换来求解网络方程的方法属于频域分析或频域解,这里网络方程变换成了代数方程,其中激励和响应都是复频率变量s或jω的函数。 展开全文
网络分析(network analysis)是关于网络的图论分析、最优化分析以及动力学分析的总称。网络分析是对网络中所有传输的数据进行检测、分析、诊断,帮助用户排除网络事故,规避安全风险,提高网络性能,增大网络可用性价值。 网络分析是网络管理的关键部份,也是最重要的技术。网络分析一般包含以下分析情况:快速查找和排除网络故障; 找到网络瓶颈提升网络性能; 发现和解决各种网络异常危机,提高安全性; 管理资源,统计和记录每个节点的流量与带宽; 规范网络,查看各种应用,服务,主机的连接,监视网络活动; 分析各种网络协议,管理网络应用质量。网络分析(network analysis) 在激励和网络已知的情况下计箅网络响应的方法,也称电路分析。其最基本的计算法则是基尔霍夫电压定律(KVL)和电流定律(KCL),再加上网络中各元器件的电流电压关系(简记作VCR),就可以得出足够的网络方程(通常是微积分方程组)来求出所需的响应。依照激励源和网络种类以及所需求解响应的不同,有多种不同的分析方法。直接求解网络微积分方程的方法属于时域分析或时域解,这里激励和响应都是时间t的函数;采用拉普拉斯变换或傅里叶变换来求解网络方程的方法属于频域分析或频域解,这里网络方程变换成了代数方程,其中激励和响应都是复频率变量s或jω的函数。
信息
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
网络分析稳态分析
激励为正弦信号是一种常见而且重要的情况,求解其稳态响应的方法是相量法(又称符号法)。这时的激励和响应都是同频率的正弦函数,都可用只包含其幅度和初相的相量来表示。例如: 用电压相量 表示, 用电流相量 表示。采用相量法可以把微积分方程变换成代数方程,把网络元件的电流电压关系用阻抗或导纳来表示。根据所求响应的不同,有多种分析方法,它们都是在KVL、KCL和VCR基础上导出其相应的网络方程。对于简单的网络,可用观察法列出网络方程,并可利用网络定理以及等效变换等来简化求解过程。对于复杂的网络,则往往需借助于网络图论和矩阵等方法来系统地列出其网络方程,并用计算机求解。常用的有下面的6种方法。2.1节点电压法以网络中每个节点对某一参考节点间的电压作待求量,这种网络方程叫节点方程,其矩阵式为: 式中Un为待求的各节点电压的矢量;Ig为各节点上的电流激励源矢量为节点导纳矩阵。2.2回路电流法是以每个独立回路中流动的假想电流为待求量,这时的网络方程叫回路方程,其矩阵式为: 式中Im为待求的回路电流的矢量;Ug为各回路的电压激励源矢量;Zm为回路阻抗矩阵。2.3端口分析法有时并不要求求出网络中各处的电流和电压,而只是关心该网络与外部连接的那些端子上的电流电压,这时可把该网络作为多端网络来处理,最常见的是双口网络,联系这些端口上电流电压的方程组一般较小,比较容易求解(双口网络只需两个方程)。2.4网络函数法 当网络中只有一个激励源(设其相量为x)并且只求一个响应(设其相量为可导出联系这两个量的网络方程为: 式中H(jω)称网络函数,一般是频率ω的函数,其量纲可以是阻抗、导纳,或无量纲的电流比、电压比,视工和7的量纲而定。一旦知道了H(jω),就可由给定的x求出响应y,且便于考查其频率特性。2.5不定导纳矩阵法以网络外接端子对网络外部某参考点的电压为待求量,其网络方程的矩阵式为: 式中U是各个外接端子对参考点电压的矢量;I是各端子电流的矢量;Yind是方程的系数矩阵,并称作不定导纳矩阵(是奇异矩阵)。由于它有简单而系统的列写和求解方法,且适合于用计算机处理,因此是分析线性无源和有源网络的重要方法。2.6拓扑分析法一类拓扑方法是把电网络中各电流电压等物理量之间的关系用线图表示出来,再按线图的简化规则或公式求出网络函数,其中典型的方法是信号流图法。另一类是根据电网络的线图和网络中元件参数,通过计算其各种树的树支导纳乘积来求得网络函数。这种方法称作树枚举法或K-树法。拓扑分析方法适合于用计算机处理,易于导出含符号的网络函数,但它们能处理的电网络规模较小。直流激励可作为正弦激励ω等于零的特例来处理,对于周期信号,可借助于傅里叶级数将它分解为许多不同频率的正弦分量,由于线性网络服从叠加定理,可以用相量法分别求出其各个正弦分量的响应后再叠加即可。非周期信号激励下的线性网络分析可借助拉普拉斯变换来求解,这种变换将网络的微积分方程转换成代数方程,将网络元件的电流电压关系用运算阻抗和运算导纳来表示,将网络中的和转换为复数的变换式V(s)和I(s)。该法可视为相量法的推广,它将相量法中的jω换成了复频率s(这里s=δ+jω),故称作运算法。它可沿用在相量法中的各种解法。若还需求得响应的时域函数式,则应对响应的变换式作拉普拉斯反变换来求得。3.1状态变量分析 既适用于线性时不变网络,也可用于时变和非线性网络。对于线性时不变网络,通常以电容、电压和电感、电流作为状态变量,并导出一组以它们为待求量的一阶微分方程组——状态方程。状态方程可由网络的拓扑图形得出,也可由网络的高阶微分方程或网络函数导出。这种方法的优点在于对这种一阶微分方程组已有丰富的求解方法,且适于用计算机处理。此外它还易于应用到时变网络和非线性网络。线性时变网络分析除了采用状态变量法之外,还可采用时变网络函数来分析。对非线性网络,由KVL、KCL和VCR导出的网络方程为非线性方程,一般无封闭解,通常用数值解法或图解法求解。3.2网络的计算机辅助分析随着计算机技术的发展,20世纪60年代出现了通用的网络分析程序,它不仅便于计算,而且促进了网络理论的发展。这类通用的网络分析程序可用于直流分析、正弦稳态分析、瞬态分析、噪声分析、容差分析以及非线性网络分析等。程序中采用较多的方法有改进节点法、状态变量法和混合分析法等,并引入稀疏矩阵等技术以提高解方程的效率。
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  • 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。 
        nnderivati​​ve - 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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  • 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。 
        nnderivati​​ve - 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

    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。这里写图片描述
    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。这里写图片描述
    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。这里写图片描述
    4.4 点击“Feature Dataset”,创建Network Dataset.
    这里写图片描述
    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
    这里写图片描述

    成功效果图
    这里写图片描述

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  • 服务器分析-网络分析

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    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

    • 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)
      在这里插入图片描述
      | 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
      在这里插入图片描述
      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

    • 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
    在这里插入图片描述

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空空如也

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网络分析