求大家帮忙解释下BP神经网络预测程序中的各个输入量的意思，比如，P T P2等

liu512095518

p1=[]
& d2 [. p) q$ }6 K* ^t1=[]
1 _5 L* s7 `* O2 u( b8 cp=p1';t=t1';
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);          %原始数据归一化
" H) c3 }3 u7 X  d0 Q' j, s. Gnet=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx'); %设置网络,建立相应的BP网络
$ z" |0 I8 O% H( Jnet.trainParam.show=2000; % 训练网络
/ S/ R0 W7 A" k  C- ^net.trainParam.lr=0.01;
7 u! k$ b, l1 Y5 r) S' E2 h  ~1 d9 o: Unet.trainParam.epochs=100000;
net.trainParam.goal=1e-5;
( Y6 w* i4 w& f* n[net,tr]=train(net ,pn,tn);                              %调用TRAINGDM算法训练BP网络
pnew=pnew1';                                      
& ^( N% g  h. |( Y8 kpnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);
3 f0 J1 ~6 ^7 Aanewn=sim(net,pnewn);                               %对BP网络进行仿真
anew=postmnmx(anewn,mint,maxt);                     %还原数据
% t4 K3 {9 a" }; Z1 |: Z: ly=anew';
我想知道程序中p1，t1、pnew1里面要输入什么东西，表示什么意思。如果能给个完整的程序就太好了。小弟在此坐等结果，希望大家多多帮忙

dyf325

大家一起学习 学习
( L3 @/ Z0 X6 t: V7 z

数模小生

p1和t1是你用来训练的样本数据，p1为自变量，t1是因变量，pnew1是你用来测试或者预测的自变量，作为网络模型的仿真
9 N5 v5 h1 Y" \. Q" o3 }

mathhgr

p1 是你训练网络用的数据中的  自变量， t1则是因变量，pnew1则是你用训练好的神经网络来仿真的 自变量，

qdbjit

是个好东西~~~~~~~~~~~~

秋leaves

我也是正在学神经网络，还在看，也有一些和你相同的代码问题

liu512095518

这个程序来源与这个论坛里的那篇叫《基于BP神经网络和GM(1,1)灰色模型的中国人口预测分析》的论文中，有没有看懂那篇论文的，来帮忙解释下。感激不尽！