- 在线时间
- 11 小时
- 最后登录
- 2017-2-26
- 注册时间
- 2009-8-22
- 听众数
- 4
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 928 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 40
- 积分
- 321
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 85
- 主题
- 21
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 3
升级   7% TA的每日心情 | 难过 2016-4-16 21:09 |
|---|
签到天数: 1 天 [LV.1]初来乍到
 |
我刚学习神经网络,练了个简单的例子:第一年工资1000,第二年2000,第三年3000,第四年4000。。。。。依此类推,样本一直到第10年的10000;; y4 C; K% p' Z6 t) c: p! H
我用前三年的做为输入,第四年的作为目标训练;& |7 {% u" _8 s v
先将样本归一化,但之后做预测就出现问题了,用第8,9,10年的做输入,预测第11年的结果就不对了,个人觉得应该是后面输入数据归一化的问题,但不知道怎么改。/ \: [6 I7 h0 ^, X
具体程序如下:5 X- Z; _5 ~ \3 n' J% ]# A
p=[1000,2000,3000,4000,5000,6000,7000;; M, {# b/ T, i7 B6 l1 n
2000,3000,4000,5000,6000,7000,8000;, |* V5 B) a. [) d
3000,4000,5000,6000,7000,8000,9000];
3 D; n( E$ N5 _, \7 xt=[4000,5000,6000,7000,8000,9000,10000];
& t1 j) I- g, ]7 v) P) bfor i=1:3
2 \# @& Z7 d. P C HP(i, =(p(i, -min(p(i, ))/(max(p(i, )-min(p(i, ));%归一化7 m/ i( ]7 g" A9 G
end
" T- |+ f# s( }) H; L. _. E4 Z0 p9 tT=(t-min(t))/(max(t)-min(t));
/ c# L7 I# h/ W H# ?; w- mnet=newff(minmax(P),[3,1],{'logsig','purelin'},'traingdx') 5 x s7 ~* M/ p+ D0 T) @) x
inputWeights=net.IW{1,1}; % 当前输入层权值和阀值( R5 [) ?4 G- j: g3 O
inputbias=net.b{1}; 8 {" U4 a b7 h/ y t* |( q' K
layerWeights=net.LW{2,1};% 当前网络层权值和阀值
; y7 x$ S s0 H5 b6 Tlayerbias=net.b{2};( q0 a6 f( L- G2 B9 O% v: s
net.trainParam.show=50; % 设置训练参数
% x% y# D; [7 }0 v' d+ tnet.trainParam.lr=0.05; ; K2 w% b( C/ a# e' E, y3 V
net.trainParam.mc=0.9; # O+ P0 _) [" F7 e2 h8 K
net.trainParam.epochs=7000; 1 U0 w- Y6 ]3 P j
net.trainParam.goal=1e-3; ; d/ }% d9 w! C3 z4 d& {
[net,tr]=train(net,P,T);
" d- a8 R% b3 `) c. My=[8000 9000 10000;
. y6 n. h% y/ u' f U3 `5 ? 9000 10000 11000;
; d8 I4 Y y, _$ e; u% d) k 10000 11000 12000;];! n0 Q: n3 S7 e: y$ y2 u
for i=1:3
. @5 J6 }( T& c# A$ h1 }, A, Qy(i, =(y(i, -min(p(i, ))/(max(p(i, )-min(p(i, ));7 q2 Q' U. k* o* V9 i
end
4 B& s; `: f5 i/ v( w- zx=sim(net,y); |
zan
|