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升级   7% TA的每日心情 | 难过 2016-4-16 21:09 |
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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;
& H9 @3 C2 L4 V( ~) \* _" L我用前三年的做为输入,第四年的作为目标训练;$ z* K s5 z8 |, Z$ z6 z; R$ |
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。
, ^) p& j. x' f; i: a5 ~具体程序如下:' Q1 a: e: z) L% h
p=[1000,2000,3000,4000,5000,6000,7000;
" ^& E0 ~8 b) d v. a' G7 d ]+ _ 2000,3000,4000,5000,6000,7000,8000;
. |9 f {- e' N. ]( x! Q 3000,4000,5000,6000,7000,8000,9000];
* X: M5 X1 k, P" `! |! Q, Dt=[4000,5000,6000,7000,8000,9000,10000];/ P$ w. ^# b& @ _
for i=1:3
- N6 @$ K, c4 e( RP(i, =(p(i, -min(p(i, ))/(max(p(i, )-min(p(i, ));%归一化
0 c: C. e8 x: Jend# e1 c: u o2 z8 b3 s
T=(t-min(t))/(max(t)-min(t));* P/ v0 g7 j) G! K
net=newff(minmax(P),[3,1],{'logsig','purelin'},'traingdx')
# S3 l- |9 ~ {! T7 GinputWeights=net.IW{1,1}; % 当前输入层权值和阀值
9 R+ e- s3 P; h; i! s/ _, vinputbias=net.b{1}; + o% @- m: z9 H: }; E, m E
layerWeights=net.LW{2,1};% 当前网络层权值和阀值
* K( u( p0 n6 |4 K) Flayerbias=net.b{2};$ E5 w4 f Z+ C3 j( i1 u( _
net.trainParam.show=50; % 设置训练参数
8 A, \4 ]9 B( C3 b7 L0 C4 R7 ynet.trainParam.lr=0.05; + V& s4 t" W/ ?
net.trainParam.mc=0.9;
, i! k* b# `- U( A+ l3 R8 Hnet.trainParam.epochs=7000; 4 y" i6 G# o( | N# }2 u
net.trainParam.goal=1e-3;
1 w2 T: ^3 w3 e) x+ W7 c# T[net,tr]=train(net,P,T);* l! Z+ h: m- M( b1 `
y=[8000 9000 10000;
% n7 Q- e" q2 f/ @- W- p4 H; B 9000 10000 11000;- y' A0 d7 K! ~
10000 11000 12000;];
- ?! x* W* @( [5 J4 j L+ afor i=1:3
+ L5 c& v h# l( ]6 a- b' ^/ yy(i, =(y(i, -min(p(i, ))/(max(p(i, )-min(p(i, ));1 \! I" f( i/ J) t
end- j5 @. t, C4 c& c
x=sim(net,y); |
zan
|