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陕西2018高考直播现场: [未答复] 有关ESN算法的问题

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发表于 2018-7-12 17:50:09 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

   本人用ESNtools,用了自己的数据,预测时出了严重问题。。不知有没有大神帮帮忙?
clear all;
clc;
%%%% generate the data
inputSequence = load ('E:\paper\code\data\sample.txt');
sequenceLength = 350;
disp('Generating data ............');
disp(sprintf('Sequence Length %g', sequenceLength ));
%plot inputSequence
% figure(1)
% plot(inputSequence)
%%% split the data into train and test
train_fraction = 0.6 ; % use 60% in training and 40% in testing
[trainInputSequence, testInputSequence] = ...
    split_train_test(inputSequence,train_fraction);

% %%%% generate an esn
nInputUnits = 2; nInternalUnits = 200; nOutputUnits = 1;
esn = generate_esn(nInputUnits, nInternalUnits, nOutputUnits, ...
     'spectralRadius',0.5,'inputScaling',[0.1;0.1],'inputShift',[0;0], ...
     'teacherScaling',[0.3],'teacherShift',[-0.2],'feedbackScaling', 0, ...
     'type', 'plain_esn');
esn.internalWeights = esn.spectralRadius * esn.internalWeights_UnitSR;

% %%%% train the ESN
nForgetPoints = 30 ; % discard the first 30 points
[trainedEsn, stateMatrix] = ...
      train_esn(trainInputSequence, trainInputSequence, esn, nForgetPoints) ;
%%% plot the internal states of 4 units
nPoints = 180 ;
plot_states(stateMatrix,[1 2 3 4], nPoints, 1);
% compute the output of the trained ESN on the training and testing data,
% discarding the first nForgetPoints of each

nForgetPoints = 30 ;
predictedTrainOutput = test_esn(trainInputSequence, trainedEsn, nForgetPoints);
predictedTestOutput = test_esn(testInputSequence,  trainedEsn, nForgetPoints) ;
% create input-output plots
nPlotPoints1 = 150 ;
nPlotPoints2 = 100 ;
plot_sequence(trainInputSequence(nForgetPoints+1:end,, predictedTrainOutput, nPlotPoints1,...
     'training: teacher sequence (red) vs predicted sequence (blue)');
plot_sequence(testInputSequence(nForgetPoints+1:end,, predictedTestOutput, nPlotPoints2, ...
    'testing: teacher sequence (red) vs predicted sequence (blue)') ;
%
% figure(1);
% a = testInputSequence(nForgetPoints+1:end,
% plot(a);
%
% figure(2);
% b = predictedTestOutput;
% plot( b);
%
% figure(3);
% plot_sequence(testInputSequence(nForgetPoints+1:end,, predictedTestOutput, nPlotPoints2, ...
%     'testing: teacher sequence (red) vs predicted sequence (blue)') ;
%%%compute NRMSE training error
trainError = compute_error(predictedTrainOutput, trainInputSequence);
disp(sprintf('train NRMSE = %s', num2str(trainError)))
%%%compute NRMSE testing error
testError = compute_error(predictedTestOutput, testInputSequence);
disp(sprintf('test NRMSE = %s', num2str(testError)))



                               
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