web?browser?http://www.ilovematlab.cn/thread-62166-1-1.html
%%?清空環境變量
clc
clear

%%?下載數據
load?data1?input?output

%%?權重初始化
k=rand（12000）;
[mn]=sort（k）;

%訓練樣本
input_train=input（n（1:1900）:）‘;
output_train=output（n（1:1900）:）‘;

%測試樣本
input_test=input（n（1901:2000）:）‘;
output_test=output（n（1901:2000）:）‘;

%樣本權重
[mmnn]=size（input_train）;
D（1:）=ones（1nn）/nn;

%訓練樣本歸一化
[inputninputps]=mapminmax（input_train）;
[outputnoutputps]=mapminmax（output_train）;

K=10;
for?i=1:K
????
????%弱預測器訓練
????net=newff（inputnoutputn5）;
????net.trainParam.epochs=20;
????net.trainParam.lr=0.1;
????net=train（netinputnoutputn）;
????
????%弱預測器預測
????an1=sim（netinputn）;
????BPoutput=mapminmax（‘reverse‘an1outputps）;
????
????%預測誤差
????erroryc（i:）=output_train-BPoutput;
????
????%測試數據預測
????inputn1=mapminmax（‘apply‘input_testinputps）;
????an2=sim（netinputn1）;
????test_simu（i:）=mapminmax（‘reverse‘an2outputps）;
????
????%調整D值
????Error（i）=0;
????for?j=1:nn
????????if?abs（erroryc（ij））>0.2??%較大誤差
????????????Error（i）=Error（i）+D（ij）;
????????????D（i+1j）=D（ij）*1.1;
????????else
????????????D（i+1j）=D（ij）;
????????end
????end
????
????%計算弱預測器權重
????at（i）=0.5/exp（abs（Error（i）））;
????
????%D值歸一化
????D（i+1:）=D（i+1:）/sum（D（i+1:））;
????
end

%%?強預測器預測
at=at/sum（at）;

%%?結果統計
%強分離器效果
output=at*test_simu;
error=output_test-output;
plot（abs（error）‘-*‘）
hold?on
for?i=1:8
error1（i:）=test_simu（i:）-output;
end
plot（mean（abs（error1））‘-or‘）

title（‘強預測器預測誤差絕對值‘‘fontsize‘12）
xlabel（‘預測樣本‘‘fontsize‘12）
ylabel（‘誤差絕對值‘‘fontsize‘12）
legend（‘強預測器預測‘‘弱預測器預測‘）
web?browser?http://www.ilovematlab.cn/thread-62166-1-1.html

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????1833??2010-01-30?20:25??案例5?基于BP_Adaboost的強分類器設計-公司財務預警建模\Bp_Ada_Fore.m
?????文件????????2289??2010-01-30?20:24??案例5?基于BP_Adaboost的強分類器設計-公司財務預警建模\Bp_Ada_Sort.m
?????文件???????11820??2009-12-28?12:09??案例5?基于BP_Adaboost的強分類器設計-公司財務預警建模\data.mat
?????文件???????46394??2009-09-09?07:36??案例5?基于BP_Adaboost的強分類器設計-公司財務預警建模\data1.mat