数学建模社区-数学中国
标题:
为甚么我用神经网络进行曲线拟合,拟合出来的结果都是1,与原函数相差太大啊,代码...
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作者:
Heavenright
时间:
2014-8-10 09:47
标题:
为甚么我用神经网络进行曲线拟合,拟合出来的结果都是1,与原函数相差太大啊,代码...
clc
0 ^% |$ x' @6 c, m+ v, E
clear all
, h4 x% m; ^) m* R. D! T. w
a=[0 1.7219 5.026946
. z4 U' s( ~" u5 G
1 1.2257 5.092308
$ a, y/ v" Q0 g. h: q
2 1.776 4.48
' B) \ v' { y$ n3 A
3 2.7555 3.078846
5 z8 v) @, j8 J1 d' ]1 a+ X& U
4 2.667 3.248899
: e6 F' b6 Y Z- K/ R, N
5 2.5951 3.078333
* A4 K4 C) g6 a+ v8 J9 Z
6 2.4764 3.03
' m5 H6 N$ i* ~
7 2.9587 3.11
9 _; J8 V9 P! k9 X' @
8 3.0508 2.959113
" J6 Y$ H2 ?# E; C; x+ h( R
9 3.4656 2.609524
/ m7 \, v9 W8 `) v! h
10 3.144 3.3125
/ r u3 K1 N* X( P% Q; u
11 1.875 3.333333
$ Z3 p6 t0 o+ }6 |
12 1.152 3.86
% G; k3 W" r; S+ P8 H; g" u
14 1.03 5.25
# X7 E' C, O" L `! X1 W& c
16 0.18 4.4
i e! ^, G" G+ X5 s
20 5.28 1.7
3 }5 F. z+ P' l/ `
21 2.84 3.8
5 e& l0 d" n/ Y+ Q% ]* d9 a
22 3.3663 3.0625
% C3 C2 Z$ d; P
23 4.0619 2.832787
! {6 E/ y: p3 N. i
24 3.5945 2.82963
; K4 M, I* |+ c/ j6 C& y
25 3.3912 2.518966
) Z8 W3 f/ h. v9 q3 B1 O5 ~ W7 ?
26 3.2431 3.354167
' b* J3 |; K7 c3 _& L* L' ~; d
27 2.46 2.9
$ R! B9 v* H4 Z t# ~, I
28 2.76 4.2
1 {8 o2 M2 c! j. f$ J' j4 I3 t7 s
29 2.508 3.94
) M1 g+ M b- x& o# Y
37 7.825 3.325
) y8 I) E" }$ }) E6 X' p( I
38 3.14 2.964286
, L& v, f& b" s6 D4 O1 e
39 4.2731 2.710204
8 \; ~ t3 g/ r+ d+ m1 x; E
40 3.9198 2.739286
" X, Q$ Y3 B# J% p. M2 M7 p
41 3.4965 3.062963
/ z, _% {* L/ O3 K1 p
42 1.78 3.327273
# T8 T+ a3 u; Q* Z
43 2.6033 4.4
# k& ?! l/ N5 P G
44 2.68 2.7
# _6 p4 Z$ }1 w5 `& ~
45 3.2 4.3
6 T: U; c" D/ b, m. m7 m- z9 c# o
46 2.804 4.266667]
7 m1 h% k+ U5 j! G$ Q
7 Z% ]7 F+ o2 \3 A% m6 O$ I% n4 Z
x=a(:,1);
$ H& I9 b- j( S `
y1=a(:,2);
) V, v. K# D7 |
y2=a(:,3);
; t; n& T5 B1 i# b$ X
%预测47-50周的浓度
% X6 v- T, _% T$ H& p) D, s
%数据预处理
o) _. ] z v4 I! [. ~
x=x';
8 J) [! X! B# p
y3=1.7415+0.4041.*x-0.0637.*x.*x +0.0037.*x.*x.*x-(8.36*10^(-5)).*x.*x.*x.*x + (6.39*10^(-7)).*x.*x.*x.*x.*x;
% E* W. o9 B4 O9 [5 l, v' e
net=newff([0,50],[6,1],{'tansig','logsig'});
: u0 C3 R: j. `; u8 Y, z, P* B
net.trainParam.epochs=1000;
; w/ q/ r$ P' W- j7 y& V2 T/ L
net=train(net,x,y3);
3 n7 a3 ?& ?, ^3 v
x0=x;
6 d5 c! R/ `: ` \
figure(1)
7 l" ]- ^$ k( k H2 X, R: T
y4=sim(net,x0);
$ V# z9 c, h. ?1 Z* y) R
plot(x,y3,'o', x0,y4,'r')
. [4 j& \. a5 U& Q
%为甚么神经网络拟合出来的结果都是1
$ o. k5 _0 k3 I7 v& i5 T& Q
作者:
Heavenright
时间:
2014-8-10 09:49
求帮忙解答下,谢谢啊
作者:
MCR董事长
时间:
2014-8-10 10:32
输出层如果为logsig,输出的最大范围就是[-1,1],改为purelin试试
作者:
狼之魂汪洋
时间:
2014-8-11 08:38
好东西,大家分享
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