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补充:下面有个关于我找的这个的程序,但是,我输入我的数据时,不能运行,出现矩阵的问题,有没有高手帮我完善下,输入数据,简单的时间序列数据就行
- G& `1 [! t7 h& z9 {' ~P=[。。。];%输入 v. j* t" _1 p4 b- s; s6 R
T=[。。。];%输出) N8 b1 M% a4 S
! T/ Y- _" H& ~" U% 创建一个新的前向神经网络
" P! b# K2 V7 ^% Wnet_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')
0 I" d; C1 o8 w" d- L. n
; w/ ?! D% e8 T% 当前输入层权值和阈值' M* _- m7 l4 i4 ?( O8 \) N
inputWeights=net_1.IW{1,1}' _/ i3 z) s- g1 A! n1 g
inputbias=net_1.b{1}( s, u d1 c9 ?
% 当前网络层权值和阈值* x5 F( `: \! y+ ~' s
layerWeights=net_1.LW{2,1}0 @$ h$ |3 C8 e
layerbias=net_1.b{2}
3 f& o- z6 O- x. J6 a! K- m
. B4 \& q2 i3 O- T5 r! `. n% 设置训练参数
8 t9 T# {* `4 a7 t9 Vnet_1.trainParam.show=50;
2 {$ t, R, ?3 fnet_1.trainParam.lr=0.05;
- _! d( O& N) ~, i/ k. p5 ^net_1.trainParam.mc=0.9;/ \ j$ c+ W8 h& O4 c
net_1.trainParam.epochs=10000;# f& z: P. v# E
net_1.trainParam.goal=1e-3;
' V4 @4 M4 l4 Q4 A% J3 i- _( L3 f4 i8 P; K
% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
4 ~! M% u/ u" r* A- s[net_1,tr]=train(net_1,P,T);5 O- L' X) t0 A3 J3 a: F
: A) g# r! `, m( ~/ U2 L
% 对 BP 网络进行仿真
# B: G1 }' j& ^2 Y& J; ~* j. v& aA = sim(net_1,P);% w2 f6 y% E4 [+ Y4 n
% 计算仿真误差 , u2 n/ G3 {1 R$ H! R' y
E = T - A;
& l+ g+ D2 p6 g1 [3 R/ I* uMSE=mse(E)4 c' P- S' j; ~0 b
. h, ] D1 X$ l! \3 Ax=[。。。]';%测试
- j+ b% n3 t5 n" V) e7 v) i9 Usim(net_1,x) |
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