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标题: BP神经网络程序问题求助 [打印本页]
作者: T-Eric    时间: 2014-7-18 21:13
标题: BP神经网络程序问题求助
这是我从书上打下来的代码，因为书的运行软件版本比较低，我的是Malab2013a的版本，所以我修改了部分程序，但运行出来有问题。请哪位高手帮忙指教和修正一下。谢谢！！
) L+ D6 B! j8 m2 p8 Z6 l1 m  O" o* g; r* Z4 b/ T
%原始数据输入2 d% j% j0 M2 \% \! ~
clc( ~6 k  X( p% `  O
sqrs=[20.55,22.44,25.73,27.13,29.45,30.1,30.96,34.06,36.42,38.09,39.13,39.99,...* j& \7 n) w2 E" {
    41.93,44.59,47.30,52.89,55.73,56.76,59.17,60.63];
( F& a- [$ G! [2 }, rsqjdcs=[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,...
" t0 t5 i. k9 s) G# o+ v& `    2.5,2.6,2.7,2.85,2.95,3.10];9 ^$ P" ?0 r% f1 `+ |) U4 l
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,...
9 I) J- D5 z9 L8 Z- W" d( n0 I    0.56,0.59,0.59,0.67,0.69,0.79];
# }  n; H0 Y( s* a- sglkyl=[5126,6217,7730,9145,10460,11387,12353,15750,18304,19836,21024,19490,20433,...
3 Y" ?1 `' j0 [& L    22598,25107,33442,36836,40548,42927,43462];
1 R2 v8 M8 [& p% Sglhyl=[1237,1379,1385,1399,1663,1714,1834,4322,8132,8936,11099,11203,10524,11115,...
% b9 B' @! I6 q2 d2 A    13320,16762,18673,20724,20803,21804];
7 Q" _+ t8 |4 [6 s+ x7 y8 a7 Op=[sqrs;sqjdcs;sqglmj];
/ ]0 c9 }) s+ {8 v6 Et=[glkyl;glhyl];$ x1 w1 s" M$ B3 n1 W5 f4 ^

. s% a7 z+ {0 U" s* t' l: p%数据归一化
* Z6 N, ^1 v7 P2 q% G# I5 f# Z[pn,ps1]=mapminmax(p);  L7 n) I; `: K1 L6 e) q1 c% u
[tn,ps2]=mapminmax(t);
6 D" _& v' s; D( e; L8 Pdx=[-1,1;-1,1;-1,1];
/ x9 Z4 {5 l! h; H5 j8 t5 d
- k# q5 |) h* L  k8 m6 u9 Z%BP网络训练
& Q' S5 `. _* U* V0 Anet=newff(p,t,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
* t" W# o' t% K* O4 R# J/ {net.trainParam.show=1000;: Z+ e8 S. k$ g% l9 u& L- \& t! _
net.trainParam.Lr=0.05;; J* \6 y& K$ n9 M
net.trainParam.epochs=50000;
2 {8 O3 Q5 f3 o$ W5 y" R5 Snet.trainParam.goal=0.65*10^(-3);
( J1 I8 C0 b3 m& P1 J2 tnet=train(net,pn,tn);
& O8 a# ?+ ?( b8 _
7 \' ?1 P( @) ^%利用原数据对BP网络仿真( C# v1 L' z/ C- J! N
an=sim(net,pn);. T; ~5 w! M. [4 l& k& q- `
a=mapminmax('reverse',an,ps2);
  P, p& Z: l+ q9 |5 j/ Z& j# a5 g" _
/ ~$ `/ o) T+ N' F%仿真结果与原数据对比测试3 M3 d/ ]1 I: H
x=1990:2009;
9 n$ g! f2 }$ O; x1 X4 O3 F4 `0 tnewk=a(1,:);
$ A# v% p7 s! ynewh=a(2,:);
, X( Q, J+ ^4 D- x, `3 ]/ {figure(2);) y, ]( o( t4 r  d5 ^
subplot(2,1,1);plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');# B" B9 H. h- ?5 n
legend('网络输出客运量','实际客运量');
7 h6 W0 \7 J5 n( {; e1 k4 i. kxlabel('年份');ylabel('货运量、万人');
. g! }" \1 r. l* ftitle('运用工具箱客运量学习和测试对比图');
& ~2 N$ {! y4 K! H2 Qsubplot(2,1,2);plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');$ w$ X* R* X- A. l1 ^+ i
legend('网络输出货运量','实际货运量');2 {$ G5 G  G) J
xlabel('年份');ylabel('货运量、万吨');
9 j/ @# C! @5 Q/ {' Z2 K4 ]7 z( X9 xtitle('运用工具箱货运量学习和测试对比图');
0 B$ d& C% m8 W* T5 b( T- q" x9 T2 g3 T/ J+ Y; T9 o5 Y
%新数据仿真4 V6 A5 n6 y& E
pnew=[73.39,75.55- R5 }4 G' V6 o/ a& A4 Z2 |" v) J! G
    3.9635,4.0975
: O$ P) N1 v8 ~0 t4 M- k9 `, o    0.9880,1.0268];6 H; S; r$ n. a: D' Z
pnewn=mapminmax('apply',pnew,ps1);
8 U7 E! _$ a" S& t1 q  `anewn=sim(net,pnewn);
) j$ f+ B3 y% D4 s! p3 A' o7 Qanew=mapminmax('reverse',anewn,ps2)
0 c; u7 Y9 b) s, i" j8 t2 h# J4 C4 X- ], s8 n! v/ e9 g! x

`VCWMZD9E$D~NHRR~AT9B4D.jpg (120.2 KB, 下载次数: 541)

`VCWMZD9E$D~NHRR~AT9B4D.jpg

作者: gancm    时间: 2014-7-19 12:30
看了图我感觉是网络输出后面那几个值太大了，前面基本都是一条水平线了，具体哪里还看不出问题。你把修改的地方说一下看看
作者: 529084167    时间: 2014-7-21 09:35
作者: T-Eric    时间: 2014-7-21 11:58
gancm 发表于 2014-7-19 12:30 ' X6 i3 n* b! q7 |5 V3 W
看了图我感觉是网络输出后面那几个值太大了，前面基本都是一条水平线了，具体哪里还看不出问题。你把修改的 ...

( {, D$ W! d* [因为版本更新，Matlab中的Newff命令用法有所改变，原命令为：
  j$ t* P! [8 u7 \& fnet=newff(dx,[3,7,2]{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');% I2 }  n, M8 D! J, Z* y
我修改为：
# Q9 C0 {# Y/ f6 t1 q4 Inet=newff(p,t,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
# s+ a& `2 A% B; ^6 {然后有些命令被其他命令替代了，其中有premnmx，postmnmx，tramnmx命令好像被替换了，使用了一个强大的命令mapminmax。原命令为：
6 x" X7 j/ z: K! E/ D, N- K  I5 A[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);3 m# l+ ]6 I5 |1 `9 d  h7 R
a=postmnmx(an,mint,maxt);
( b& c. O! {& }2 J% [pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);1 e% Z+ N8 `. b5 ~# f$ ~9 T
anew=postmnmx(anewn,mint,maxt)6 n4 r: q, e: b- I0 Z4 I2 a
我修改为：% y8 r  s* k. Y8 @5 z  U
[pn,ps1]=mapminmax(p);[tn,ps2]=mapminmax(t);
2 @# L. N: ~5 P) B% e4 f8 n' e3 m2 La=mapminmax('reverse',an,ps2);
; X4 O% m; w- X6 I+ D/ \pnewn=mapminmax('apply',pnew,ps1);
3 {$ a5 Q9 \- H; m/ manew=mapminmax('reverse',anewn,ps2)0 B. e& ~( t6 {0 ~1 I' l/ n* |3 w
. M/ p! n9 Y: l- x4 K7 x
原程序为：
/ }. X) u7 f* f1 |1 d* X* R%原始数据输入/ ~" v, Q8 Z# k- q& L. L0 H- E
clc
) B; f+ P$ i8 ]sqrs=[20.55,22.44,25.73,27.13,29.45,30.1,30.96,34.06,36.42,38.09,39.13,39.99,...
0 E, i0 @6 b4 T: ^2 p3 u    41.93,44.59,47.30,52.89,55.73,56.76,59.17,60.63];
% h( `/ K5 ]- V9 Y9 ?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,...4 m* U$ m# x5 ~4 Y% D# o( T
    2.5,2.6,2.7,2.85,2.95,3.10];8 I2 X9 U/ V' J( W
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,...; q$ |5 v# @2 |3 J/ a, R; g, W; o' B
    0.56,0.59,0.59,0.67,0.69,0.79];" n" h0 C0 |# L" \. n0 S
glkyl=[5126,6217,7730,9145,10460,11387,12353,15750,18304,19836,21024,19490,20433,...2 ]9 B5 n/ \* w9 n) }6 Z
    22598,25107,33442,36836,40548,42927,43462];. U  o" z5 ^9 p5 `; B6 C/ I
glhyl=[1237,1379,1385,1399,1663,1714,1834,4322,8132,8936,11099,11203,10524,11115,...5 m% W0 t$ L% O. i5 n1 o
    13320,16762,18673,20724,20803,21804];3 L9 S+ n* R4 n" W
p=[sqrs;sqjdcs;sqglmj];
# D" X, ^, F9 y5 r: n% |# I  Gt=[glkyl;glhyl];3 Q) i4 W: Q2 {

  e0 {; E- h3 C/ s%数据归一化
( y% x( E3 u' R[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);' N, D6 |) G/ {
dx=[-1,1;-1,1;-1,1];* V& [# j7 ?' M/ b

7 K. t( X+ P. Q5 q) n%BP网络训练
( S# x; Y8 a. s! z, \net=newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
2 s9 ?2 [4 u% J; U; [4 vnet.trainParam.show=1000;
4 `6 U) C% r8 |0 w7 E: p9 xnet.trainParam.Lr=0.05;
* }9 D+ l# a3 K; [8 ~net.trainParam.epochs=50000;
# N. U  [  e8 v) F# a2 Enet.trainParam.goal=0.65*10^(-3);* [* L0 _% p/ ^2 s  Y
net=train(net,pn,tn);5 L$ {; Y5 X& p1 ?0 Z" P

- \' Q: l/ D$ b- j0 T/ s' ]2 N%利用原数据对BP网络仿真
/ G9 t' G6 J/ m: U# ban=sim(net,pn);1 X/ t) Z5 b! `
a=postmnmx(an,mint,maxt);+ M5 H5 [% f2 \

( @! \! N9 O- u) z) D- A- k%仿真结果与原数据对比测试9 Q4 P  Y* ?' ?/ ^  n
x=1990:2009;
- |: G# \! k6 ^" o* e  ]+ Gnewk=a(1,;
  D( C9 Y0 d1 @1 Y! l- b5 Snewh=a(2,;) T( H: Y5 c$ R% V4 }# l5 P! D  F
figure(2);3 _  m7 b& v/ }; S
subplot(2,1,1);plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
" A7 h. E1 H0 C% @legend('网络输出客运量','实际客运量');" F$ B# Z5 T( ^1 M
xlabel('年份');ylabel('货运量、万人');9 J7 T. h3 a& t5 r
title('运用工具箱客运量学习和测试对比图');5 C/ N" D2 c: v7 D$ z
subplot(2,1,2);plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');0 P  c& ], p  R9 O, A) F$ A
legend('网络输出货运量','实际货运量');
( m* y( V* J& U2 `. H, l1 @xlabel('年份');ylabel('货运量、万吨');
) P: c( W1 Y& H2 K! \title('运用工具箱货运量学习和测试对比图');* S0 m- J" l( A& C, G

0 T+ p' r% ^$ B9 B+ s%新数据仿真7 s3 }3 a0 O% P5 q4 f* q
pnew=[73.39,75.557 ]# M! Z; ~( N6 l4 Z, M8 W4 B; v
    3.9635,4.0975
: Y7 _9 d1 H* `! B1 a) f1 v% B    0.9880,1.0268];
* z& h9 v8 Z, N, upnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);
! F7 J7 S7 h- R8 F% r, hanewn=sim(net,pnewn);
8 [% X8 N. r) U) S1 yanew=postmnmx(anewn,mint,maxt)$ E" R, y7 o. o3 ]# K

3 S6 P" y4 T, I. c. ]( n8 _" t. c修改后程序为：
! e! S2 j7 W! u( f9 B  i%原始数据输入2 ]+ T" R, L! V) d; m. Z; f
clc
+ T$ A  F- |. d8 Rsqrs=[20.55,22.44,25.73,27.13,29.45,30.1,30.96,34.06,36.42,38.09,39.13,39.99,...
) X6 t8 W; S( }! D1 J2 {( I    41.93,44.59,47.30,52.89,55.73,56.76,59.17,60.63];+ W9 N; p2 X2 X$ o0 R) A: u% \
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,...
+ y2 [7 L8 M: K( _' ^' j    2.5,2.6,2.7,2.85,2.95,3.10];! n2 m7 C8 Z4 ~- f" C% T" n
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,...- ^! j+ E) Y! O
    0.56,0.59,0.59,0.67,0.69,0.79];5 @+ l: P4 b. e$ m. J3 p( L
glkyl=[5126,6217,7730,9145,10460,11387,12353,15750,18304,19836,21024,19490,20433,...
& U9 T9 `6 B- a8 F. B    22598,25107,33442,36836,40548,42927,43462];, o9 B0 b, T' A0 P& M, r
glhyl=[1237,1379,1385,1399,1663,1714,1834,4322,8132,8936,11099,11203,10524,11115,...% J# D% Y8 @. B
    13320,16762,18673,20724,20803,21804];5 t  Z' U7 D3 w  k% n5 B
p=[sqrs;sqjdcs;sqglmj];
  S: |1 k; R9 y: Et=[glkyl;glhyl];6 T( g; I' b) V  Y( i; W* }3 \# W
8 {- V. B+ n1 |2 l! v, E$ O
%数据归一化
. d6 A% }' M9 ^$ A3 d( n2 h[pn,ps1]=mapminmax(p);
1 L6 B3 }6 m8 S* R" h7 j[tn,ps2]=mapminmax(t);
3 f( O! j7 G* O/ b' n" k9 A
) w( U6 L8 N4 B%BP网络训练' B. A- Z% ]0 U! m
net=newff(p,t,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
/ \; I( ?  z# c- v( E- C7 Pnet.trainParam.show=1000;& H8 e% K/ ~/ b* y
net.trainParam.Lr=0.05;& l/ l% Z) m: {* M( x' T
net.trainParam.epochs=50000;  `" t0 q3 S, S. }3 I0 S% m
net.trainParam.goal=0.65*10^(-3);" @# s4 J  f- b
net=train(net,pn,tn);
0 Q& B0 H  P& Z* m. G: Z  ~) l9 [" A
3 K% d! {! ~& t: l( N%利用原数据对BP网络仿真
0 ^9 P5 a4 Q) |; ~; W- E2 Ean=sim(net,pn);0 r* V' N- r# H7 z" l
a=mapminmax('reverse',an,ps2);* A4 C2 F, I4 \- F

- }" e( m& x6 I  O%仿真结果与原数据对比测试; K: a5 i3 q7 s5 J
x=1990:2009;
8 Q( I7 Z* i9 _newk=a(1,;$ e+ T" ^% ^8 ~$ ]+ v) L
newh=a(2,;
9 b2 c. L: [7 Q* h2 o; ufigure(2);
  \  M, [* x( X8 t" Z. o$ Lsubplot(2,1,1);plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
* w$ I) @. N) x8 ]8 h9 Xlegend('网络输出客运量','实际客运量');
7 ^8 c. c$ A+ |, kxlabel('年份');ylabel('货运量、万人');. Y$ ~) }0 D. a# p3 n$ T
title('运用工具箱客运量学习和测试对比图');
$ u) Y( r* b7 [  |8 S3 m% ?) g% csubplot(2,1,2);plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');
" Z2 R& @( J, R  ~legend('网络输出货运量','实际货运量');
; W) H. y6 `1 S6 mxlabel('年份');ylabel('货运量、万吨');
+ q$ p: i, e( ?title('运用工具箱货运量学习和测试对比图');
, Q* x6 L5 ]9 e2 w
! S5 K% z) g- q%新数据仿真
6 k% v' U$ l8 z" p0 ppnew=[73.39,75.55$ ^9 q6 q- }$ S- h4 c2 G6 s
    3.9635,4.0975
# d6 ^+ f" R2 G6 X    0.9880,1.0268];4 Q4 c+ L1 g5 ~" L
pnewn=mapminmax('apply',pnew,ps1);5 D4 N* g0 E# Q/ G! f6 `! v
anewn=sim(net,pnewn);
- l, [$ d7 q. u* J2 t1 E9 I: Hanew=mapminmax('reverse',anewn,ps2)4 L4 A, y$ b- Y" ^0 Q7 w9 ^0 D
（修改的地方用颜色标记了）  }- G% ]- g8 W. D4 U9 a4 |
麻烦您帮忙指出其中的问题，万分感谢！
作者: 且生    时间: 2014-7-21 18:05
求书名及页码……
作者: 且生    时间: 2014-7-21 18:20
  1. clc
    9 m3 l' J% c- {
  2. sqrs=[20.55,22.44,25.73,27.13,29.45,30.1,30.96,34.06,36.42,38.09,39.13,39.99,...5 f& a# m$ h$ K. i! c
  3.     41.93,44.59,47.30,52.89,55.73,56.76,59.17,60.63];
    ; i7 o8 V# d% k- {9 J# q2 S$ Z
  4. 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,...
    # o4 I: T1 e* x
  5.     2.5,2.6,2.7,2.85,2.95,3.10];/ d" v% \( i. R+ c/ k% I
  6. 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,...5 L0 A2 @4 a2 K. j1 `
  7.     0.56,0.59,0.59,0.67,0.69,0.79];
    * @/ m9 }" Y7 W) z4 ~
  8. glkyl=[5126,6217,7730,9145,10460,11387,12353,15750,18304,19836,21024,19490,20433,...9 W1 u% q* q" \; y3 ]
  9.      22598,25107,33442,36836,40548,42927,43462];, [8 k4 E& `( X- k1 w
  10. glhyl=[1237,1379,1385,1399,1663,1714,1834,4322,8132,8936,11099,11203,10524,11115,...
    : ?: B* s! B9 m2 K& ]' |
  11.      13320,16762,18673,20724,20803,21804];. w2 V' }0 f/ ?5 q
  12. p=[sqrs;sqjdcs;sqglmj];
    9 d: X  G3 O  o$ z. M
  13. t=[glkyl;glhyl];0 k. G1 r4 H! w
  14. %数据归一化
    0 w0 @3 j6 `" ^4 b+ Q: q3 j
  15. [pn,ps1]=mapminmax(p);
    ) a3 ]9 }! {. O2 T% K! N$ E
  16. [tn,ps2]=mapminmax(t);5 z6 N$ p, r$ l  x' f
  17. %dx=[-1,1;-1,1;-1,1];- y3 q9 I- |7 B: p& h: n3 Y
  18. [color=Red] p0=minmax(pn);t0=minmax(tn);[/color]6 ^- P; E5 l4 b
  19. 3 a% M4 K1 r- l% x+ w5 c% E5 z
  20. %BP网络训练% t% c% T, Q  c# O0 i% A" B- E% D
  21. [color=Red] net=newff(p0,t0,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx'); [/color]6 K) c- O8 |2 ~$ \' w! f( X
  22. net.trainParam.show=1000;' z$ C$ B% o( {. I1 F
  23. net.trainParam.Lr=0.05;' d) T& p' c3 q& C( g. Y% p; ^9 k  }
  24. net.trainParam.epochs=50000;- |/ f; h( f8 c  l
  25. [color=Red] net.trainParam.goal=0.65*10^(-5);[/color], s  M$ d/ u9 N) M6 }
  26. net=train(net,pn,tn);
    % l# j" n. g. X$ @$ I. u, I# X

  27. * w# b  Y) k. o+ a' [( c- C
  28. %利用原数据对BP网络仿真. w% ], ~5 W% ?7 c2 P% w8 Z1 w) e* U
  29. an=sim(net,pn);
    % V7 ~; R3 W& R, U: b( @4 e
  30. a=mapminmax('reverse',an,ps2);
    , F9 ^: ?4 M8 V: L8 T6 K2 c: {

  31. : E! C% O+ B. ?
  32. %仿真结果与原数据对比测试 5 _2 c! U( V# Z
  33. x=1990:2009;
    # m/ Z% \* r+ Q! ^. H
  34. newk=a(1,:);* d' a& `0 m  Z8 Q- j
  35. newh=a(2,:);
    2 D8 I$ n/ x2 w0 d) l3 o4 Q& \
  36. figure(2);1 |. A5 n3 E. j) `% T+ T  o
  37. subplot(2,1,1);plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');2 e) S  x8 e- b7 `8 L  M* c5 F
  38. legend('网络输出客运量','实际客运量');
    * j" X. I! j1 c
  39. xlabel('年份');ylabel('货运量、万人');% |; Z1 c3 V* y) O) G3 p
  40. title('运用工具箱客运量学习和测试对比图');' |1 v' ~+ ~( q& s
  41. subplot(2,1,2);plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');+ r. A0 x  A5 E9 z0 k
  42. legend('网络输出货运量','实际货运量');
    % A7 q3 M7 j4 w# N
  43. xlabel('年份');ylabel('货运量、万吨');8 H9 Q# m" E9 p% w. a: F- G
  44. title('运用工具箱货运量学习和测试对比图');
    : [& l, V# |; G  d9 o1 f
  45. # o  q; K, O! F% A2 k- d
  46. %新数据仿真
    3 A; d" C% n9 u+ h1 l) I) @4 Q$ P8 Y) f
  47. pnew=[73.39,75.55
    . a6 n$ |: E0 y: |. Y
  48.      3.9635,4.0975# e/ i1 @* k  }. Z" L
  49.      0.9880,1.0268];% p# M) D0 A: g$ c+ \; y6 v" `
  50. pnewn=mapminmax('apply',pnew,ps1);
    5 n  q9 I9 V9 n  D2 Y% J1 A
  51. anewn=sim(net,pnewn);
    2 O, q: ?# ?& O* P* P; b
  52. anew=mapminmax('reverse',anewn,ps2)
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作者: 且生    时间: 2014-7-21 18:22
忽略我上面那个，改动的地方在18，21，25行……求批
  1. clc6 V2 j$ @5 h* W+ \$ N* n' x  N
  2. sqrs=[20.55,22.44,25.73,27.13,29.45,30.1,30.96,34.06,36.42,38.09,39.13,39.99,...1 f% {- c9 k1 l# X( @
  3.     41.93,44.59,47.30,52.89,55.73,56.76,59.17,60.63];' S% `6 j1 A/ x2 R7 L9 C
  4. 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,...
    7 w. `/ @* N' [$ L
  5.     2.5,2.6,2.7,2.85,2.95,3.10];6 f  w0 }: u  a0 }
  6. 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,...
    " ~# g4 R0 N6 N7 x8 b
  7.     0.56,0.59,0.59,0.67,0.69,0.79];
    5 B* x8 l1 _' U( C
  8. glkyl=[5126,6217,7730,9145,10460,11387,12353,15750,18304,19836,21024,19490,20433,...8 @# _, [/ O# t, j
  9.      22598,25107,33442,36836,40548,42927,43462];# h/ b+ f$ H/ ^8 q+ b# i7 c
  10. glhyl=[1237,1379,1385,1399,1663,1714,1834,4322,8132,8936,11099,11203,10524,11115,...
    # k6 T0 e- Y) l& |' m; Z
  11.      13320,16762,18673,20724,20803,21804];
    ! a  F, _% N& U# E. K  T# T* j( p
  12. p=[sqrs;sqjdcs;sqglmj];8 H( b7 W3 ^# u* s7 }5 e
  13. t=[glkyl;glhyl];" E# a% w' W5 D5 m2 R) h' v
  14. %数据归一化
    5 A4 C' e" I5 }
  15. [pn,ps1]=mapminmax(p);
    2 h- {* v+ G9 w
  16. [tn,ps2]=mapminmax(t);
    + z0 [" p! e1 X6 z7 \) Q1 Z' P
  17. %dx=[-1,1;-1,1;-1,1];4 L7 A3 J" S$ b  s2 j: m
  18. p0=minmax(pn);t0=minmax(tn);8 u; n9 C3 Q! P; s& n- v

  19. ) e' N0 o3 u$ u
  20. %BP网络训练/ m% f9 c* J( b. z7 i* N# D9 ?5 E
  21. net=newff(p0,t0,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx');
    % f" x* X$ W2 Z
  22. net.trainParam.show=1000;
    7 a8 H6 @! y/ }' C+ ^
  23. net.trainParam.Lr=0.05;
    6 w6 |4 K4 s  C8 O/ u* `0 i
  24. net.trainParam.epochs=50000;( _0 l8 d, \" z+ `
  25. net.trainParam.goal=0.65*10^(-5);! b2 \- Z" y' ?' V
  26. net=train(net,pn,tn);
    1 j" X& Y, J0 l& ]
  27. : [9 f- m5 Z# o: y- |$ A
  28. %利用原数据对BP网络仿真
    " M5 [+ w1 i3 ]) n$ v
  29. an=sim(net,pn);
    $ S- o+ k' S: D! p+ g* ^. M
  30. a=mapminmax('reverse',an,ps2);
    ) `: I3 M& D8 Q

  31. 9 U; ?" Y( j1 D7 G+ H, H
  32. %仿真结果与原数据对比测试 4 ^2 m" V: g" u' A3 p5 B
  33. x=1990:2009;
    3 W' `- i8 d" P/ ~
  34. newk=a(1,:);
    % @8 U$ h. x: e, K, J1 E
  35. newh=a(2,:);
    & D, H0 }% z6 ]+ h2 r$ Q
  36. figure(2);9 \' j7 O. ~7 D! ^  P
  37. subplot(2,1,1);plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');
    % r6 C6 O% {: Y& J) s) ?" ?
  38. legend('网络输出客运量','实际客运量');
    7 Q: Y, `* }2 b* d4 a7 y! m9 Y& N
  39. xlabel('年份');ylabel('货运量、万人');2 Y7 {- Z% O% j/ k; p
  40. title('运用工具箱客运量学习和测试对比图');. i4 i) B. e$ R
  41. subplot(2,1,2);plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');; {+ m  K0 z' P- @+ a( V& d. M
  42. legend('网络输出货运量','实际货运量');
    8 ]& W. L& P$ F+ Y0 x; e. g: }3 \. x
  43. xlabel('年份');ylabel('货运量、万吨');
    " A& I0 L+ o+ T* j4 ?" }$ D7 V
  44. title('运用工具箱货运量学习和测试对比图');" f8 g- S" d0 p7 t' b& O

  45. / J2 \( d0 j6 b6 B0 h
  46. %新数据仿真
    $ x1 k, {5 M) C% x4 u: |/ W$ x. g
  47. pnew=[73.39,75.55
    % @; Y/ W- P$ h
  48.      3.9635,4.0975+ T( u6 L1 }: S, y* B6 n; h
  49.      0.9880,1.0268];
    9 i9 D; V& h. x$ v% o' U
  50. pnewn=mapminmax('apply',pnew,ps1);
    - X& G/ H  d9 j1 F/ L1 |- F  X
  51. anewn=sim(net,pnewn);
    1 h& \9 h$ m! ]  ~5 n8 G
  52. anew=mapminmax('reverse',anewn,ps2)
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作者: T-Eric    时间: 2014-7-22 21:14
且生 发表于 2014-7-21 18:22   S  w% Y0 {  {7 S7 L! O
忽略我上面那个，改动的地方在18，21，25行……求批
9 X9 S% h# R  V" R( x  w
确实改善了很多，很是感谢。但效果还是不太理想，而且为何只学习了几十次就停了呢？即使我修改了目标精度。

p1.jpg (166.22 KB, 下载次数: 576)

p1.jpg

p2.jpg (158.1 KB, 下载次数: 535)

p2.jpg

作者: 且生    时间: 2014-7-22 23:35
  1. %BP网络训练
    $ C& L: T& I5 J, U2 c; }
  2. net=newff(p0,t0,6,{'tansig'},'traingd');
    0 F  P$ j7 h: I$ M
  3. net.trainParam.show=1000;
    4 {& t5 m# K8 F$ t" K: k
  4. net.trainParam.Lr=0.05;
    " D) E, ?# @  F4 }
  5. net.trainParam.epochs=2000;
    & }7 Q9 Q& I6 u2 v9 ]/ ?
  6. net.trainParam.goal=0.65*10^(-4);9 D/ G* r0 |+ \& j' @) U
  7. net=train(net,pn,tn);
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我只改了这里面的，
1 z1 R  v  X( u/ O7 O  ]0 d一、改成单隐含层的，6个节点
+ U* e& e" H3 j6 I" [二、训练函数改成梯度下降BP算法 traingd( x  @3 i7 V% [" u+ t: y* W, a* X
三、迭代次数改成20003 \$ O$ [: ~: y3 M
上面的参数是自己试的，我也不知道为什么。
/ ?% A( k4 l& E$ r由于这玩意儿比较不靠谱，楼主多运行几次就能找到拟合的比较好的网络。, F* X8 ]& x9 i/ g
关键问题是有没有过拟合我也不知道，等大神来解答吧
作者: 且生    时间: 2014-7-22 23:36
因为样本比较少，所以训练函数没有选会调节学习率的
作者: 狼之魂汪洋    时间: 2014-8-6 14:00
你这例题是在什么书上找的？
作者: T-Eric    时间: 2014-8-7 20:55
狼之魂汪洋 发表于 2014-8-6 14:00
* j  y( F9 z( O% j  b' D7 u% {你这例题是在什么书上找的？
( x2 K/ {$ a  J% R9 f0 @
就是那本《matalb在数学建模中的应用》



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