BP神经网络预测(人口)程序（matlab）

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

自己测试人口预测的matlab实现：

代码语言：javascript复制

x=[54167    
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56300    
57482    
58796    
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136460    
137510]';
% 该脚本用来做NAR神经网络预测
lag=3;    % 自回归阶数
iinput=x;    % x为原始序列（行向量）
n=length(iinput);
%准备输入和输出数据
inputs=zeros(lag,n-lag);
for i=1:n-lag
    inputs(:,i)=iinput(i:i lag-1)';
end
targets=x(lag 1:end);
 
%创建网络
hiddenLayerSize = 10; %隐藏层神经元个数
net = fitnet(hiddenLayerSize);
 
% 避免过拟合，划分训练，测试和验证数据的比例
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;
 
%训练网络
[net,tr] = train(net,inputs,targets);
%% 根据图表判断拟合好坏
yn=net(inputs);
errors=targets-yn;
figure, ploterrcorr(errors)                      %绘制误差的自相关情况（20lags）
figure, parcorr(errors)                          %绘制偏相关情况
%[h,pValue,stat,cValue]= lbqtest(errors)         %Ljung－Box Q检验（20lags）
figure,plotresponse(con2seq(targets),con2seq(yn))   %看预测的趋势与原趋势
figure, ploterrhist(errors)                      %误差直方图
figure, plotperform(tr)                          %误差下降线
 
 
%% 下面预测往后预测几个时间段
fn=7;  %预测步数为fn
 
f_in=iinput(n-lag 1:end)';
f_out=zeros(1,fn);  %预测输出
% 多步预测时，用下面的循环将网络输出重新输入
for i=1:fn
    f_out(i)=net(f_in);
    f_in=[f_in(2:end);f_out(i)];
end
% 画出预测图
figure,plot(1949:2013,iinput,'b',2013:2020,[iinput(end),f_out],'r')

用2014a版matlab运行后结果如下：

网络结构和各参数显示如下：