求 神经网络大神帮助
p=;a=max(p'); %#ok<UDIM>
for i=1:14
for j=1:3
ptest(i,j)=p(i,j)/a(i);
end
end
p1=ones(1,14);
p2=0.8.*ones(1,14);
p3=0.6.*ones(1,14);
p4=0.4.*ones(1,14);
p5=0.2.*ones(1,14);
p6=0.*ones(1,14);
ptrain=;
t=;
net=newff(minmax(ptrain'),,{tansig','purelin'},traingd');
net=init(net);
net.trainparam.epochs=100000;
net.trainparam.goal=1e-10;
=train(net,ptrain',t);
for i=1:3
a=ptes(:,i);
score(i)=sim(net,a); %#ok<SAGROW>
end
你是要问什么啊？
大神能帮我运行一下代码吗
我不懂这个
能留下联系方式吗
这程序是你自己编的吧！你能说说你想做的是什么吗？
我这里有一个小模板，你可以看看，希望对你有用：
clc,clear
sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ...
41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];
%人数 单位：万人
sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.90 1.05 1.35 1.45 1.60 1.70 1.85 2.15 2.20...
2.25 2.35 2.50 2.60 2.70 2.85 2.95 3.10];
%机动车数 单位：万辆
sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36...
0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];
%公路面积 单位：万平方千米
glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024....
19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];
%公路客运量 单位：万人
glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524....
11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];
%公路货运量 单位：万吨
p = ; %输入数据矩阵
t = ; %目标矩阵
%%归一化处理
= premnmx(p,t); %对pt矩阵进行归一化处理
dx = [-1,1;-1 1;-1,1]; %
%BP网络训练
net = newff(dx,,{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
%%建立模型，并用梯度下降法训练
net.trainParam.show = 1000; %轮回显示一次
net.trainParam.Lr = 0.05; %学习速率
net.trainParam.epochs = 50000; %最大训练轮回
net.trainParam.goal = 0.65*10^(-3); %均方误差
net = train(net,pn,tn); %开始训练
%%利用原始数据对BP网络仿真
an = sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真
a = postmnmx(an,mint,maxt); %把仿真到的数据还原到原始的数量级
%%对比测试
x = 1990:2009;
newk = a(1,:);
newh = a(2,:);
figure(2);
subplot(2,1,1);
plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
legend('预测输出客运量','实际客运量');
xlabel('年份');
ylabel('客运量/万人');
title('运用数据箱客运量学习和测试对比图');
subplot(2,1,2);
plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');
legend('预测输出货运量','实际货运量');
xlabel('年份');
ylabel('货运量/万吨');
title('运用数据箱货运量学习和测试对比图');
%利用训练好的网络进行预测
pnew = [73.39 75.55
3.9635 4.0975
0.9880 1.0268];
pnewn = tramnmx(pnew,minp,maxp);
%利用原始输入数据的归一化参数对新参数进行归一化
anewn = sim(net,pnewn);
%利用归一化后的数据进行仿真
anew = postmnmx(anewn,mint,maxt)
%把仿真得到的数据还原原始的数量级
欢迎交流！
恩恩，我想做的是一个评估！就是对几个对象做一个评估，得出一个分数
非常感谢你
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