![]()
|
|||||||
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)
|
|||||||
|