stefan
/
NLMSvariants
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Packages Projects Releases Wiki Activity

updated

This commit is contained in:
kbecke23 2018-05-08 10:18:16 +02:00
parent 2b1469f55e
commit 98bbb4776e
1 changed files with 97 additions and 3 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

100
bin/NMLS_c_sharp_variante.cs
View File

@ -161,7 +161,7 @@ void direkterVorgaenger()
// Funktion fürs berechnen der Vorhersagezahl
for (int i = 1; i < x_count; i++)
{
x_pred += (w[i, x_count] * (_x[x_count - i] - _x[x_count - i - 1]));
x_pred += (w[i, x_count] * (_x[x_count - 1] - _x[x_count - i - 1]));
}
x_pred += _x[x_count - 1];
@ -194,7 +194,7 @@ void direkterVorgaenger()
double x_square = 0;
for (int i = 1; i < x_count; i++)
{
x_square += Math.Pow(_x[x_count - i] - _x[x_count - i - 1], 2);
x_square += Math.Pow(_x[x_count - 1] - _x[x_count - i - 1], 2);
}
//Console.WriteLine(String.Format("X_square: {0}", x_square));
@ -207,7 +207,7 @@ void direkterVorgaenger()
// Funktion zum updaten der Gewichte
for (int i = 1; i < x_count; i++)
{
w[i, x_count + 1] = w[i, x_count] + learnrate * x_error[x_count] * ((_x[x_count - i] - _x[x_count - i - 1]) / x_square);
w[i, x_count + 1] = w[i, x_count] + learnrate * x_error[x_count] * ((_x[x_count - 1] - _x[x_count - i - 1]) / x_square);
}
// Laufzeitvariable hochzählen
@ -230,3 +230,97 @@ void direkterVorgaenger()
String.Format("Quadratische Varianz(x_error): {0}\n Mittelwert(x_error): {1}\n\n", varianz, mittel),
Encoding.UTF8);
}
/**************************************************************
Errechnet die 3. Variante, mit abziehen des differenziellen Vorgängers
***************************************************************/
void differenziellerVorgaenger()
{
//Array in dem e(n) gespeichert wird
double[] x_error = new double[M];
//Laufzeitvariable
int x_count = 0;
// x_count + 1 da x_count > 0 sein muss
while (x_count + 1 < M)
{
// Variable für die errechnete Zahl
double x_pred = 0.0;
// Variable mit der eigentlichen Zahl
double x_actual = _x[x_count + 1];
// Funktion fürs berechnen der Vorhersagezahl
for (int i = 1; i < x_count; i++)
{
x_pred += (w[i, x_count] * (_x[x_count - i] - _x[x_count - i - 1]));
}
x_pred += _x[x_count - 1];
//Console.WriteLine(String.Format("X_pred: {0}", x_pred));
// Hängt dem Angegebenen File den Vorgegebenen String an
File.AppendAllText("differenziellerVorgaenger.txt",
String.Format("{0}. X_pred {1}\n", x_count, x_pred),
Encoding.UTF8);
//Console.WriteLine(String.Format("X_actual: {0}", x_actual));
// Hängt dem Angegebenen File den Vorgegebenen String an
File.AppendAllText("differenziellerVorgaenger.txt",
String.Format("{0}. X_actual {1}\n", x_count, x_actual),
Encoding.UTF8);
// Berechnung des Fehlers
x_error[x_count] = x_actual - x_pred;
//Console.WriteLine(String.Format("X_error: {0}", x_error));
// Hängt dem Angegebenen File den Vorgegebenen String an
File.AppendAllText("differenziellerVorgaenger.txt",
String.Format("{0}. X_error {1}\n\n", x_count, x_error),
Encoding.UTF8);
// Funktion zum berechnen des Quadrates
double x_square = 0;
for (int i = 1; i < x_count; i++)
{
x_square += Math.Pow(_x[x_count - i] - _x[x_count - i - 1], 2);
}
//Console.WriteLine(String.Format("X_square: {0}", x_square));
// Hängt dem Angegebenen File den Vorgegebenen String an
//File.AppendAllText("direkterVorgaenger.txt",
// String.Format("{0}. X_square {1}\n", x_count, x_square),
// Encoding.UTF8);
// Funktion zum updaten der Gewichte
for (int i = 1; i < x_count; i++)
{
w[i, x_count + 1] = w[i, x_count] + learnrate * x_error[x_count] * ((_x[x_count - i] - _x[x_count - i - 1]) / x_square);
}
// Laufzeitvariable hochzählen
x_count += 1;
}
// Berechenen des mittleren Fehlers
double mittel = x_error.Sum() / x_error.Length;
// Berechenen der varianz des Fehlers
double varianz = 0.0;
foreach (double x_e in x_error)
{
varianz += Math.Pow(x_e - mittel, 2);
}
varianz /= x_error.Length;
// Hängt dem Angegebenen File den Vorgegebenen String an
File.AppendAllText("ergebnisse.txt",
String.Format("Quadratische Varianz(x_error): {0}\n Mittelwert(x_error): {1}\n\n", varianz, mittel),
Encoding.UTF8);
}