ПРИЛОЖЕНИЕ A. ПРИЛОЖЕНИЕ Б

⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 3

ПРИЛОЖЕНИЕ A

(Текст программы на языке Matlab)

T=0.025;

time1=0:0.025:5;

time2=5:0.025:6;

psi1=normrnd(0,0.1,size(time1)); %генерируем шум

psi2=normrnd(0,0.1,size(time2));

% y1=sin(4*pi*time1); %без шума

% y2=sin(4*pi*time2)+sin(8*pi*time2);

y1=sin(4*pi*time1)+ psi1; %с шумом

y2=sin(4*pi*time2)+sin(8*pi*time2)+psi2;

y=[y1 y2];

t=[time1 time2];

Q = length(y);

%%Задаём входные вектора p

P = zeros(5,Q);

P(1,2:Q) = y(1,1:(Q-1));

P(2,3:Q) = y(1,1:(Q-2));

P(3,4:Q) = y(1,1:(Q-3));

P(4,5:Q) = y(1,1:(Q-4));

P(5,6:Q) = y(1,1:(Q-5));

mnkNET = newlind(P,y); % формируем новую нейронную сеть

%методом наименьших квадратов

Pmnk = sim(mnkNET,P); %получаем спрогнозированные значения

%%МНК

figure('Name','МНК');

subplot(2,1,1)

plot(t,y);

grid on

xlabel('Время');

ylabel('Исходный');

subplot(2,1,2);

plot(t,Pmnk,'r');

grid on

xlabel('Время');

ylabel('Прогноз');

%%Алгоритм Уидроу-Хопфа

cellP=mat2cell(P,[1 1 1 1 1]);

celly=mat2cell(y,[1]);

WHnet=linearlayer(1:5,0.01);

for i=1:5

[WHnet,Y,E,pf,af,tr]=adapt(WHnet,cellP{i},celly);

end

E=cell2mat(E);

figure('Name','Уидроу-Хопф');

subplot(2,1,1)

plot(t,y);

grid on

xlabel('Время');

ylabel('Исходный');

subplot(2,1,2);

plot(t,E,'r');

grid on

xlabel('Время');

ylabel('Прогноз');

%%Ошибки прогноза сигналов

figure('Name','Ошибка прогноза МНК');

Emnk = y - Pmnk;

plot (t,Emnk);

xlabel('Время');

ylabel('Ошибка');

figure('Name','Ошибка прогноза Уидроу-Хопфа');

plot (t,Y);

grid on

xlabel('Время');

ylabel('Ошибка');

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

(Графики процессов)

Рисунок 1 – Графики исходного сигнала (1) и спрогнозированных значений (метод наименьших квадратов)

Рисунок 2 – График исходного и спрогнозированного сигналов, c учетом внешних шумов (для метода наименьших квадратов)

Рисунок 3 – Графики исходного сигнала и спрогнозированных значений (МНК) с реализацией алгоритма Уидроу-Хопфа без учета внешних щумов

Рисунок 4 – Графики исходного сигнала и спрогнозированных значений (МНК) с реализацией алгоритма Уидроу-Хопфа с учетом внешних щумов

Рисунок 5 – График ошибки прогноза сигнала, без учета внешних шумов (для МНК)

Рисунок 6 – График ошибки прогноза сигнала, без учета внешних шумов (для метода Уидроу-Хопфа)

Рисунок 7 – График ошибки спрогнозированного сигнала при учете внешних шумов (для МНК)

Рисунок 8 – График ошибки прогноза с учетом внешних шумов (для метода Уидроу-Хопфа)

⇐ Предыдущая 1 23