付 録A Btype気温予測学習プログラム

/*b_type 学習プログラム*/

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <string.h>
#include <local/bgi.h>

#define Iunits    14               /*    各ユニットの個数    */
#define Hunits    200
#define Ounits     2

#define Rlow         -0.30
#define Rhigh         0.30
#define A             1.4
#define B             0.3

#define fout(x)       ( 1 / (1 + exp( -(x) ) ))
#define urand()       ( drand48()* (Rhigh - Rlow) + Rlow )

double wih[Hunits][Iunits];       /*    結合荷重（重み）  */
double who[Ounits][Hunits];

double dwih[Hunits][Iunits];      /*    重みの変化量      */
double dwho[Ounits][Hunits];

double shikiih[Hunits];            /*    しきい値          */
double shikiio[Ounits];

double dshikiih[Hunits];           /*    しきい値の変化量  */
double dshikiio[Ounits];

double iout[Iunits];              /*    各層の出力        */
double hout[Hunits];
double oout[Ounits];

double tsignal[Ounits];           /*    教師信号          */
 
double drand48();
double Eta,Alpha;
double data[5000];               /*気温データ配列*/

FILE *fpkion; /*気温ファイルポインタ*/

  void  foward_propagation();
  void  back_propagation();
  void  initialize();


main(argc,argv)
     int   argc;
     char *argv[];    /*メインへのいん数引渡し 実際にはEta,Alphaを決める*/

{
  FILE  *fp,*fp2;
  int cc,ave,j;
  long   kaisuu;
  long   kaisuumax;
  unsigned int   i,dn,k,kk;
  char  name[64],kion[64],a[64],graph[64];
  double averror,dummy,error,serror,max_syokichi,mim_syokichi,x,dsitudo;
  Eta=atof(argv[1]);
  Alpha=atof(argv[2]);
  cc=0;
  
   if (argc != 4){
    printf(" Usage : kion \n" );
    exit(-1);
  }

  kaisuumax=3;                 /*学習年数*/
  kaisuumax =(kaisuumax*365)+1;
  /*dn=atoi(argv[4]);*/
  
kk=30000;    /*学習 回数*/

/*気温データファイルの指定*/
  strcpy(kion,argv[3]);

/*ニューロンの初期化*/
initialize();

/*気温データファイルのオープン*/
fpkion   = fopen(kion,"r");
if (fpkion==NULL){
    printf("can't open the file\n");
    exit(1);
  }

/*気温データを配列に代入*/
for (i=0 ; i< kaisuumax*2 ; i++){
    fscanf(fpkion,"%lf\n",&x);
    data[i]=x;
  }
/*気温データファイルのクローズ*/
fclose(fpkion);

error=0;
serror=0;  

/*学習中における誤差変化ファイルのオープン*/
sprintf(name,"Berror_E%0.4f_A%0.2f.data",Eta,Alpha);
fp = fopen(name,"w");
if (fp == NULL){
  fprintf(stderr,"error\n");
  exit(1);
  }


for (k=1; k<=kk ; k++){
/*初期値入力*/
  for (i=0 ; i<14 ; i++){
    iout[i] = data[i];
    }
  for ( kaisuu = 7; kaisuu < kaisuumax ;kaisuu++ ){

    tsignal[0]=data[kaisuu*2];
    tsignal[1]=data[kaisuu*2+1];

    foward_propagation();

    back_propagation();

    for (i = 0; i < 12; i++){
      iout[i] = iout[i+2];
    }
    iout[12] = tsignal[0];
    iout[13] = tsignal[1];

  }
/*500回ごとに各ニューロンの重みの記録をする*/
  if(k%500==0){
    dn=k/100;
    sprintf(name,"b%d_E%0.4f_A%0.2f.data",dn,Eta,Alpha);
    fp2 = fopen(name,"w");
    if (fp2 == NULL){
      fprintf(stderr,"error\n");
      exit(1);
    }
/*最終的な各ユニット、その他のデータをファイルに書き込む*/
    fwrite(wih,sizeof(double),Iunits * Hunits,fp2);
    fwrite(who,sizeof(double),Hunits * Ounits,fp2);
    fwrite(shikiih,sizeof(double),Hunits,fp2);
    fwrite(shikiio,sizeof(double),Ounits,fp2);
    fclose(fp2);
  }

/*50回ごとにネットワークに予測をさせ誤差を記録*/
if(k%50==0){
  for (i=0 ; i<14 ; i++){
  iout[i] = data[i];
  }
  serror=0;
  for ( kaisuu = 7; kaisuu < kaisuumax ;kaisuu++ ){
    tsignal[0]=data[kaisuu*2];
    tsignal[1]=data[kaisuu*2+1];
    foward_propagation();
    error = 0;
    for (i = 0; i < Ounits; i++){
      dummy = tsignal[i] - oout[i];
      error += (dummy * dummy);
    }
    error =sqrt(error);
    serror += error;
    for (i = 0; i < 12; i++){
      iout[i] = iout[i+2];
    }
    iout[12] = tsignal[0];
    iout[13] = tsignal[1];
  }
  averror=serror/kaisuumax;
  fprintf(fp,"%d\t%f\n",k,averror);
  printf("%d\t%f\n",k,averror);
}
}

  fclose(fp);
  putchar('G'-'@');

}

void initialize()/*各ユニットに乱数で重みを振り当てる*/
{
  int i,j;

  for (i = 0; i < Hunits; i++){
    for (j = 0; j < Iunits; j++){
      wih[i][j] = urand();
    }
    shikiih[i] = urand();
  }

  for (i = 0; i < Ounits; i++){
    for (j = 0; j < Hunits; j++){
      who[i][j] = urand();
    }
    shikiio[i] = urand();
  }
}

void foward_propagation()
{
  int i,j;
  double sum;

  for (i = 0; i < Hunits; i++){
    sum = 0;
    for (j = 0; j < Iunits; j++){
      sum += wih[i][j] * iout[j];
    }
    hout[i] = fout(sum + shikiih[i]);
  }
  for (i = 0; i < Ounits; i++){
    sum = 0;
    for (j = 0; j < Hunits; j++){
      sum += who[i][j] * hout[j];
    }
    /*出力は0~1ではないので伝達関数にはかけない*/
    oout[i] = sum + shikiio[i];
  }
}

void back_propagation()
{
  int    i,j;
  double dih[Hunits],dho[Ounits];           /* 学習信号 */
  double sum;

  for (i = 0; i < Ounits; i++){
    /*出力の伝達関数はy=xという形になっているので
      伝達関数の微分は1ということになる*/
    /*出力層の学習信号の計算*/
    dho[i] = (tsignal[i] - oout[i]);

  }
/*出力の重み補正*/
  for (i = 0; i < Hunits; i++){
    for (sum = 0, j = 0; j < Ounits; j++){
      dwho[j][i] = (Eta * dho[j] * hout[i]) + (Alpha * dwho[j][i]);
      sum += (dho[j] * who[j][i]);
      who[j][i] += dwho[j][i];
      
    }
    /*中間層の教師信号の計算*/
    dih[i] = hout[i] * (1 - hout[i]) * sum;
  }
/*出力のしきい値補正*/
  for (i = 0; i < Ounits; i++){
    dshikiio[i] = (Eta * dho[i]) + (Alpha * dshikiio[i]);
    shikiio[i] += dshikiio[i];
  }
/*中間層の重み補正*/
  for (i = 0; i < Iunits; i++){
    for (j = 0; j < Hunits; j++){
      dwih[j][i] = (Eta * dih[j] * iout[i]) + (Alpha * dwih[j][i]);
      wih[j][i] += dwih[j][i];
    }
  }
/*中間層のしきい値補正*/
  for (i = 0; i < Hunits; i++){
    dshikiih[i] = (Eta * dih[i]) + (Alpha * dshikiih[i]);
    shikiih[i] += dshikiih[i];
  }
}