工作日d3.txt

小波神经网络对短期电力负荷的预测

P=[0	0.14248448	0.26929688	0.306060545	0.526992376	0.886857698	1	0.87448181	0.663553821	0.277244141	0.141473378	0.292127561	0.0994;
0	0.072043323	0.173206975	0.245840183	0.489430745	0.881346098	1	0.842375012	0.597011894	0.162237695	0.007703962	0.176514199	0.0986;
0.048206255	0.247115561	0.399845349	0.437409194	0.63263944	0.931526362	1	0.846305679	0.590401481	0.153063509	0	0.167999512	0.0988;
0.22610897	0.259480963	0.335216432	0.424536396	0.623582376	0.927893549	1	0.828276404	0.573491963	0.15063539	0	0.163031414	0.0979]';
T=[0	0.072043323	0.173206975	0.245840183	0.489430745	0.881346098	1	0.842375012	0.597011894	0.162237695	0.007703962	0.176514199;
0.048206255	0.247115561	0.399845349	0.437409194	0.63263944	0.931526362	1	0.846305679	0.590401481	0.153063509	0	0.167999512;
0.22610897	0.259480963	0.335216432	0.424536396	0.623582376	0.927893549	1	0.828276404	0.573491963	0.15063539	0	0.163031414;
0.119626897	0.076429281	0.124414811	0.23380976	0.481230848	0.878635267	1	0.828450844	0.581914101	0.154135338	0	0.166105121]';
threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];
net=newff(threshold,[27,12],{'tansig','logsig'},'trainlm');
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.01;
LP.lr=0.1;
net=train(net,P,T);

P_test1=[0.119626897
	0.076429281
	0.124414811
	0.23380976
	0.481230848
	0.878635267
	1
	0.828450844
	0.581914101
	0.154135338
	0
	0.166105121
	0.0960];
Out1=sim(net,P_test1);

P_test2=[0.021950259
	0.092263272
	0.19200735
	0.266405276
	0.505226721
	0.887262944
	1
	0.839654833
	0.591269112
	0.154947831
	0
	0.169548527
	0.0969];
Out2=sim(net,P_test2);

P_test3=[0.096338502
	0.127904089
	0.208266652
	0.295444512
	0.527062524
	0.894652613
	1
	0.833977154
	0.584538657
	0.153661498
	0
	0.167223111
	0.0971];
Out3=sim(net,P_test3);

P_test4=[0.095579852
	0.095598542
	0.162751145
	0.259078591
	0.499986917
	0.88524437
	1
	0.832090459
	0.584283712
	0.154022989
	0
	0.167348846
	0.0973];
Out4=sim(net,P_test4);

P_test5=[0.210072844
	0.200810684
	0.259320905
	0.360685752
	0.575986919
	0.911373071
	1
	0.82644709
	0.574498708
	0.151582204
	0
	0.16338999
	0.0983];
Out5=sim(net,P_test5);