Scilab: predykcja liniowa

Scilab: predykcja liniowa
pikob
PI
pikob
PI
  • Rejestracja:prawie 13 lat
  • Ostatnio:prawie 4 lata
  • Postów:208
0

Hej Wszystkim!

Mam skrypt w Scilabie, który przy pomocy biblioteki ANN Toolbox powinien przewidywać kolejne wartości ciągów liczbowych. Niestety skrypt wymaga poprawek i zmian.
Chodzi mi generalnie o to, żeby ktoś kto zna tę bibliotekę był w stanie wytłumaczyć mi co się dzieje w każdej instrukcji, jak i pomógł z końcówką skryptu w której należy zrobić wykres z danych i obliczeń.

W razie czego mogę wkleić treść skryptu lub załączyć go do posta (o ile jest taka możliwość, ew. pastebin).

Kto może pomóc?

Kod: https://4programmers.net/Pastebin/11098

edytowany 1x, ostatnio: pikob
Udostępnij
Kopiuj link do postu Kopiuj link do postu jako Markdown
Komentuj
pikob
PI
pikob
PI
  • Rejestracja:prawie 13 lat
  • Ostatnio:prawie 4 lata
  • Postów:208
0

Kod prawie ostatecznie wygląda tak (nie działa w pełni tak jak powinien):

Kopiuj
// clear variables
clear

// clear console
clc

// start the same randomness
rand('seed',0);

// track time elapsed
tic();

// data
P = [15	19	20	45	49	7	8
8	12	13	39	44	4	9
6	9	31	43	44	6	9
2	30	34	35	45	1	2
3	17	31	34	40	1	2
14	20	23	39	49	4	10
10	19	24	30	39	2	4
3	12	24	37	38	3	7
2	3	30	31	45	6	8
8	14	23	30	45	1	9
25	31	38	49	50	5	10
12	20	21	22	35	4	10
7	12	28	34	45	3	6
6	27	30	35	41	4	5
4	14	25	34	49	4	9
1	23	32	45	49	5	10
5	12	20	29	48	7	9
1	7	12	23	39	3	4
7	16	22	36	44	3	4
2	6	30	32	49	1	4
2	13	39	45	47	4	6
12	22	24	29	38	5	6
15	19	35	36	41	5	10
1	17	29	39	42	7	8
9	14	28	30	37	3	10
13	19	23	34	41	3	8
3	21	26	40	41	8	10];

// define patterns
k=6; // No. of pattern points
c=3;  // No. of prediction points

// learning parameters lp=[0.1 0.05 0.5 0.1];
// ranges: 0.1-1 0-0.1 0-0.9999 0-0.25
lp=[0.2 0.05 0.5 0];

// T = epochs; 12000 for run; 200/500 for testing
T=200;

// data size
[rowsdata,colsdata]=size(P);

// normalize the learning data between [mn1,mx1] - in relation with r below
mx=max(P);
mn=min(P);
mx1=1;
mn1=-1;
P=(P-mn)/(mx-mn)*(mx1-mn1)+mn1;

// change absolute values to relative values
for w=2:rowsdata
    S(w-1,:)=(P(w,:)-P(w-1,:))./(P(w-1,:))
end
// ?
X=S; // (1:rowsdata-1,:);
// fix
X=X+0.5;

// data rows and cols count
[rows,cols]=size(X);

// learning series, pair <x,t>, automatic conversion of X which is a column
x=[];
t=[];

for a=1:cols
    for i=1:(rows-k-c)
        x=[x X(i:i+k-1,a)];
        t=[t X(i+k:i+k+(c-1),a)];
    end
end

// NN structure
[in_count, pattern_count]=size(x);
[out_count, pattern_count]=size(t);

// number of neurons in layers
N=[in_count 11 out_count];
// limit, default [-1,1]
r=[-1,1];

// initialize the weight hypermatrix (without bias).
// N - Row vector describing the number of neurons per layer. N(1) is the size of input pattern vector, N(size(N,'c')) is the size of output pattern vector (and also target).
// r - Two component row vector defining the smallest and the largest value for initialization. Weights will be initialized with random numbers between these two values.
// r(1) the lower limit
// r(2) the upper limit
// This parameter is optional, default value is [-1,1].
// W - The weight hypermatrix, in the format used by ann_BP_Std_nb, ann_BP_run_nb and other functions working with feedforward nets (without bias).
W=ann_FF_init_nb(N, r);

// learning = online backpropagation with momentum.
// x = Matrix of input patterns, one pattern per column.
// t = Matrix of targets, one pattern per column. Each column have a correspondent column in x.
// N = Row vector describing the number of neurons per layer. N(1) is the size of input pattern vector, N(size(N,'c')) is the size of output pattern vector (and also target).
// W = The weight hypermatrix (initialized first with ann_FF_init_nb).
// lp = Learning parameters
// T = the number of epochs (training cycles trough all pattern set.
[W,Delta_W_old]=ann_FF_Mom_online_nb(x,t,N,W,lp,T);

// run patterns trough a feedforward net (without bias).
// y (result) - Matrix of outputs, one pattern per column. Each column have a correspondent column in x.
// x - Matrix of input patterns, one pattern per column.
// N - Row vector describing the number of neurons per layer. N(1) is the size of input pattern vector, N(size(N,'c')) is the size of output pattern vector.
// W - The weight hypermatrix (initialized first trough ann_BP_init_nb).
result=[];
for y=1:cols
    result = [result ann_FF_run_nb(X(rows-in_count+1:rows,y),N,W)];
end
result=[X; result];

// fix
result=result-0.5;
// concat data and result
resultP = [P(1,:); result];
// change relative values to absolute values
for w=2:(rowsdata+out_count)
    resultP(w,:)=resultP(w,:).*resultP(w-1,:)+resultP(w-1,:)
end

// denormalize
resultP=(resultP-mn1)/(mx1-mn1)*(mx-mn)+mn;

// plot data
pY=1:(rowsdata+out_count);
plot(pY,resultP);
// legend('seria 1','seria 2','seria 3','seria 4','seria 5','seria 6','seria 7','seria 8','seria 9',[3])
disp(resultP);
disp(toc()); // Linux=3.97s Windows=31.84s
M9
co masz na myśli przez predykcja liniowa xd ? Tam jest sieć neuronoa, patrząc po samych komentarzach
PI
To jest sieć neuronowa do predykcji liniowej.
M9
Jakaś denormalizacja result jest powieneś chyba P zachować w oryginalnej postaci i result ff do niej przypisać
M9
Tzn X(rows-in_count+1:rows,y) takie chcesz same rowy z oryginalnej P i przypisać do niej result z result = [result ann_FF_run_nb(X(rows-in_count+1:rows,y),N,W)];, żeby nie robić denormalizacji
PI
P normalizuje się w trakcie, więc musi być zdenormalizowane. Można zrobić na oba sposoby, tutaj jest z norm./denorm. Problem jest taki że sieć neuronowa daje dziwne wyniki z różnymi ale poprawnymi parametrami - wyniki skręcają w górę lub w dół.
Udostępnij
Kopiuj link do postu Kopiuj link do postu jako Markdown
Komentuj
pikob
PI
pikob
PI
  • Rejestracja:prawie 13 lat
  • Ostatnio:prawie 4 lata
  • Postów:208
0

Udało mi się poprawić kod do w pełni działającej wersji. Raz że powinienem wywołać funkcje sieci neuronowej bez bias (bez "_nb"), a dwa że normalizacja powinna być nie w zakresie -1,1 a 0,1.

Żeby skorzystać z paczki sieci neuronowej najpierw trzeba wydać polecenie (plus restart Scilaba):

Kopiuj
atomsInstall("ANN_Toolbox")
Kopiuj
clear
clc
rand('seed',0);
tic();

P = [15	19	34	39	49	2	7
1	11	17	23	29	1	8
5	11	35	44	50	4	10
17	21	23	37	45	7	9
11	19	24	33	39	1	4
5	12	26	47	50	2	3
5	17	21	37	38	1	4
18	20	34	49	50	7	8
1	2	22	25	30	5	10
1	27	37	40	41	7	10
4	13	15	41	49	1	9
4	17	27	28	50	5	8
10	19	32	36	46	4	6
17	36	38	43	46	4	6
8	22	25	38	50	8	9
10	19	32	36	46	4	6
38	40	41	46	48	2	6
16	30	33	36	43	4	8
2	3	16	33	46	2	10
15	18	24	27	44	2	7
27	35	36	38	41	5	7
3	13	24	29	32	1	7
9	23	34	40	42	1	4
6	11	18	26	34	5	8
3	11	19	34	37	8	9
7	38	41	44	50	1	8
1	3	4	36	43	2	3];

k=6;
c=3;
lp=[0.2 0.05 0.5 0];
T=200;
[rowsdata,colsdata]=size(P);
mx=max(P);
mn=min(P);
mx1=1;
mn1=0;
P=(P-mn)/(mx-mn)*(mx1-mn1)+mn1;
X=P;
[rows,cols]=size(X);
x=[];
t=[];
for a=1:cols
    for i=1:(rows-k-c)
        x=[x X(i:i+k-1,a)];
        t=[t X(i+k:i+k+(c-1),a)];
    end
end
[in_count, pattern_count]=size(x);
[out_count, pattern_count]=size(t);
N=[in_count 7 out_count];
r=[0,1];
W=ann_FF_init(N, r);
[W,Delta_W_old]=ann_FF_Mom_online(x,t,N,W,lp,T);
result=[];
for y=1:cols
    result = [result ann_FF_run(X(rows-in_count+1:rows,y),N,W)];
end
resultP=[X; result];
resultP=(resultP-mn1)/(mx1-mn1)*(mx-mn)+mn;
pY=1:(rowsdata+out_count);
plot(resultP);
disp(resultP);
disp(toc());
edytowany 1x, ostatnio: pikob
Udostępnij
Kopiuj link do postu Kopiuj link do postu jako Markdown
Komentuj
Treść
Podgląd
Kliknij, aby dodać treść...
Kliknij, aby dodać załącznik lub wklej ze schowka.
Instrukcja obsługi Markdown
Pomoc 1.18.8

Typografia

Edytor obsługuje składnie Markdown, w której pojedynczy akcent *kursywa* oraz _kursywa_ to pochylenie. Z kolei podwójny akcent **pogrubienie** oraz __pogrubienie__ to pogrubienie. Dodanie znaczników ~~strike~~ to przekreślenie.

Możesz dodać formatowanie komendami , , oraz .

Ponieważ dekoracja podkreślenia jest przeznaczona na linki, markdown nie zawiera specjalnej składni dla podkreślenia. Dlatego by dodać podkreślenie, użyj <u>underline</u>.

Komendy formatujące reagują na skróty klawiszowe: Ctrl+B, Ctrl+I, Ctrl+U oraz Ctrl+S.

Linki

By dodać link w edytorze użyj komendy lub użyj składni [title](link). URL umieszczony w linku lub nawet URL umieszczony bezpośrednio w tekście będzie aktywny i klikalny.

Jeżeli chcesz, możesz samodzielnie dodać link: <a href="link">title</a>.

Wewnętrzne odnośniki

Możesz umieścić odnośnik do wewnętrznej podstrony, używając następującej składni: [[Delphi/Kompendium]] lub [[Delphi/Kompendium|kliknij, aby przejść do kompendium]]. Odnośniki mogą prowadzić do Forum 4programmers.net lub np. do Kompendium.

Wspomnienia użytkowników

By wspomnieć użytkownika forum, wpisz w formularzu znak @. Zobaczysz okienko samouzupełniające nazwy użytkowników. Samouzupełnienie dobierze odpowiedni format wspomnienia, zależnie od tego czy w nazwie użytkownika znajduje się spacja.

Znaczniki HTML

Dozwolone jest używanie niektórych znaczników HTML: <a>, <b>, <i>, <kbd>, <del>, <strong>, <dfn>, <pre>, <blockquote>, <hr/>, <sub>, <sup> oraz <img/>.

Skróty klawiszowe

Dodaj kombinację klawiszy komendą notacji klawiszy lub skrótem klawiszowym Alt+K.

Reprezentuj kombinacje klawiszowe używając taga <kbd>. Oddziel od siebie klawisze znakiem plus, np <kbd>Alt+Tab</kbd>.

Indeks górny oraz dolny

Przykład: wpisując H<sub>2</sub>O i m<sup>2</sup> otrzymasz: H2O i m2.

Składnia Tex

By precyzyjnie wyrazić działanie matematyczne, użyj składni Tex.

<tex>arcctg(x) = argtan(\frac{1}{x}) = arcsin(\frac{1}{\sqrt{1+x^2}})</tex>

Kod źródłowy

Krótkie fragmenty kodu

Wszelkie jednolinijkowe instrukcje języka programowania powinny być zawarte pomiędzy obróconymi apostrofami: `kod instrukcji` lub ``console.log(`string`);``.

Kod wielolinijkowy

Dodaj fragment kodu komendą . Fragmenty kodu zajmujące całą lub więcej linijek powinny być umieszczone w wielolinijkowym fragmencie kodu. Znaczniki ``` lub ~~~ umożliwiają kolorowanie różnych języków programowania. Możemy nadać nazwę języka programowania używając auto-uzupełnienia, kod został pokolorowany używając konkretnych ustawień kolorowania składni:

```javascript
document.write('Hello World');
```

Możesz zaznaczyć również już wklejony kod w edytorze, i użyć komendy  by zamienić go w kod. Użyj kombinacji Ctrl+`, by dodać fragment kodu bez oznaczników języka.

Tabelki

Dodaj przykładową tabelkę używając komendy . Przykładowa tabelka składa się z dwóch kolumn, nagłówka i jednego wiersza.

Wygeneruj tabelkę na podstawie szablonu. Oddziel komórki separatorem ; lub |, a następnie zaznacz szablonu.

nazwisko;dziedzina;odkrycie
Pitagoras;mathematics;Pythagorean Theorem
Albert Einstein;physics;General Relativity
Marie Curie, Pierre Curie;chemistry;Radium, Polonium

Użyj komendy by zamienić zaznaczony szablon na tabelkę Markdown.

Lista uporządkowana i nieuporządkowana

Możliwe jest tworzenie listy numerowanych oraz wypunktowanych. Wystarczy, że pierwszym znakiem linii będzie * lub - dla listy nieuporządkowanej oraz 1. dla listy uporządkowanej.

Użyj komendy by dodać listę uporządkowaną.

1. Lista numerowana
2. Lista numerowana

Użyj komendy by dodać listę nieuporządkowaną.

* Lista wypunktowana
* Lista wypunktowana
** Lista wypunktowana (drugi poziom)

Składnia Markdown

Edytor obsługuje składnię Markdown, która składa się ze znaków specjalnych. Dostępne komendy, jak formatowanie , dodanie tabelki lub fragmentu kodu są w pewnym sensie świadome otaczającej jej składni, i postarają się unikać uszkodzenia jej.

Dla przykładu, używając tylko dostępnych komend, nie możemy dodać formatowania pogrubienia do kodu wielolinijkowego, albo dodać listy do tabelki - mogłoby to doprowadzić do uszkodzenia składni.

W pewnych odosobnionych przypadkach brak nowej linii przed elementami markdown również mógłby uszkodzić składnie, dlatego edytor dodaje brakujące nowe linie. Dla przykładu, dodanie formatowania pochylenia zaraz po tabelce, mogłoby zostać błędne zinterpretowane, więc edytor doda oddzielającą nową linię pomiędzy tabelką, a pochyleniem.

Skróty klawiszowe

Skróty formatujące, kiedy w edytorze znajduje się pojedynczy kursor, wstawiają sformatowany tekst przykładowy. Jeśli w edytorze znajduje się zaznaczenie (słowo, linijka, paragraf), wtedy zaznaczenie zostaje sformatowane.

  • Ctrl+B - dodaj pogrubienie lub pogrub zaznaczenie
  • Ctrl+I - dodaj pochylenie lub pochyl zaznaczenie
  • Ctrl+U - dodaj podkreślenie lub podkreśl zaznaczenie
  • Ctrl+S - dodaj przekreślenie lub przekreśl zaznaczenie

Notacja Klawiszy

  • Alt+K - dodaj notację klawiszy

Fragment kodu bez oznacznika

  • Alt+C - dodaj pusty fragment kodu

Skróty operujące na kodzie i linijkach:

  • Alt+L - zaznaczenie całej linii
  • Alt+, Alt+ - przeniesienie linijki w której znajduje się kursor w górę/dół.
  • Tab/⌘+] - dodaj wcięcie (wcięcie w prawo)
  • Shit+Tab/⌘+[ - usunięcie wcięcia (wycięcie w lewo)

Dodawanie postów:

  • Ctrl+Enter - dodaj post
  • ⌘+Enter - dodaj post (MacOS)