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签到天数: 102 天 [LV.6]常住居民II
- 自我介绍
- 本人是在校学生,即将参加有史以来的第一场国赛,希望能在这里获得帮助。
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本帖最后由 数学不烦 于 2013-9-9 21:56 编辑 1 {/ h n2 n" g# `/ r8 A6 C
# M+ U- m4 ~; U* ]# w
各位朋友,有一个问题请教你们。 我用BP神经网络做预测的时候(下面是我的代码)遇到一个问题。 首先我尝试在代码里面不把数据归一化,这样的出来的结果很差(R=0.46).但我把数据作归一化 与 反归一化 之后 确实R提高了很多(R=0.99),这时问题就来了,请看最下面的测试结果代码,那里只有输入(没有输出,因为是预测),premnmx 归一化要有输出的变量T,但我只有输入数据,没有输出数据,因此反归一的结果(最后的预测结果)也无法做到。那么我的预测就不是做不了吗? 很纠结,查了很多资料了,还是不知道怎么解决。2 E2 L& c* Y. w- \1 T
国赛准备到了,希望热心的朋友懂的不吝赐教,我把问题写得很认真,希望各位能帮我解决这个问题,谢谢了。
# @, l [# T' u0 D2 B! I) V) h. z% N( q; j
clear- [& q0 q' B S
clc
~ j( {8 e2 @, m9 D%输入数据--以一列作为一个输入数据. F, L, W' J( K6 }
x1=[227.5 286.9 236.3 300.6 243.0];/ ^2 d" p! [6 v U
x2=[286.9 236.3 300.6 243.0 354.1];6 s3 l: ]4 m% E; V" Y
x3=[236.3 300.6 243.0 354.1 294.1];
2 n) ^/ {6 z0 u0 R2 P1 z& B9 jx4=[300.6 243.0 354.1 294.1 361.4];% Y. T& [8 c4 s8 G. R8 c0 v j
x5=[243.0 354.1 294.1 361.4 333.7];1 c3 u3 h1 M* o+ B' o$ S! H9 u
x6=[354.1 294.1 361.4 333.7 426.4];- o) n+ U1 K8 n1 S2 c, D
x7=[294.1 361.4 333.7 426.4 434.4];& P+ R' `# c, n; t' I4 `
x8=[361.4 333.7 426.4 434.4 449.9];9 M4 p O8 a, i5 P; T8 b
x9=[333.7 426.4 434.4 449.9 431.9];
/ s7 C3 k, ?2 K
* z$ a; c n; M# PP=[x1;x2;x3;x4;x5;x6;x7;x8;x9]'; x/ T% i( j9 ~# d. k8 i7 Q5 g4 r
%输出数据--以一列作为一个输出数据% v d' Q) d+ M" v- Y
y1=[354.1 294.1 361.4 333.7 426.4];
4 L1 p6 h0 Y* r8 Dy2=[294.1 361.4 333.7 426.4 434.4];
# H8 g" |) q& i; z; I" X" O- Yy3=[361.4 333.7 426.4 434.4 449.9];
$ b) g2 w1 m% Sy4=[333.7 426.4 434.4 449.9 431.9];4 b4 v' i* Z( P# v
y5=[426.4 434.4 449.9 431.9 454.0];
4 [1 S) T. ]* u5 h, By6=[434.4 449.9 431.9 454.0 655.6];
/ H2 a% C) q& D6 x9 R8 w9 jy7=[449.9 431.9 454.0 655.6 907.0];/ D& x- l2 d3 ~+ H ^" L
y8=[431.9 454.0 655.6 907.0 1112.5];
) C' ]0 i# K$ H/ l/ e1 ly9=[454.0 655.6 907.0 1112.5 1401.1];
|" [' t; z' t, u. z+ Z6 X* u, v: U0 e9 l/ V
T=[y1;y2;y3;y4;y5;y6;y7;y8;y9]';
9 V6 m! ]& {7 h3 G) n2 n/ S3 L) q0 r. v* Z' F9 i, X/ t) z1 ?4 D9 Z$ V
%归一化: `, ~& C! k. k
% [P,minp,maxp,T,mint,maxt] = premnmx(P,T);
' A; N. g4 R/ j) ?%建立网络
2 a7 G2 Q- }3 ]%其中[10,3]代表有一个隐含层,里面有10个神经元;“3”代表有三个输出数据* }" t- B0 t" m. ?$ z6 P
%{'tansig','purelin'}与[10,3]对应,意思为隐含层 与 输出层/ y+ v0 o6 g% Z' \; R
%'traingdm' 表示调整权重,缩小误差的数学函数
! G+ v& x' h$ i%↓创建一个新的前向神经网络
1 h2 Y: o6 x: M+ @6 |net = newff(minmax(P),[6,5],{'tansig','purelin'},'traingdm')
3 r8 r/ @0 r* E) {0 v$ z5 j; p( x& I. x$ I
% 当前输入层权值和阈值
2 v5 @3 z& j" v, N0 I4 finputWeights = net.IW(1,1)+ f5 K) u0 n# L- p! V- O
inputbias = net.b(1); M* M7 K- _ O
2 v6 j( v3 X# ]% 当前网络层权值和阈值 ' Q! \9 p ~+ |0 b$ R
layerWeights = net.LW(2,1)6 Q, d3 @7 \. O( T7 U6 C
layerbias = net.b(2)
+ H9 j. e' r) u9 Y u# l/ h% J b4 j( M) Y( Y* H W) L7 v; l
% 设置训练参数
2 v4 [+ J) X$ o7 Q$ ?net.trainParam.show = 50;( @7 }5 g, g3 S; R: b+ X2 s* Y
net.trainParam.lr = 0.05;+ H2 ^- i5 w7 }0 `# \
net.trainParam.mc = 0.9;% F0 y: u @) t' J* I: `+ R( \# y! Y
net.trainParam.epochs = 10000; %每计算10000次出一次结果
' A' B5 Z" Q6 Q# D9 _% L6 n/ Qnet.trainParam.goal = 1e-6; %期望达到的误差(认为是合适的误差)$ o0 W, A5 I9 j3 v8 I8 d& w
; z j3 m0 r6 i2 [% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络/ t, q- ], a/ | z6 o0 [( L. {
[net,tr] = train(net,P,T);
9 J$ j. w1 h$ ]: I# S( {
2 L# h; e. j" G1 ?% 对 BP 网络进行仿真
& a' z# [- i6 A5 f' J) IA = sim(net,P); %A为输出结果
$ E8 s6 v* q8 Q# c! S. P2 d! O2 K: Y/ ?; S$ T/ x
%反归一化
+ e, T3 c8 C8 D# R0 h4 O( V" R% A = postmnmx(A,mint,maxt);
3 m9 f! s& d# M7 n- X0 z, i& T9 i. u' h
% 计算仿真误差 . Y/ L+ K0 `8 g
E = T-A; %原来的输出 - 训练输出 = 误差
9 f* g5 m& G" \# G* fMSE = mse(E) %输出误差6 H% X* d' r8 q& p8 Q4 O/ E
9 G. Y9 Y4 A0 D q- Q0 }
%下面是输入数据,测试结果
0 |4 Q2 e- b2 v+ W1 bx=[454.0 655.6 907.0 1112.5 1401.1]';
4 W3 L8 O" z' y; rY = sim(net,x)
" ?/ C3 t2 D/ J- M- i' P4 g |
zan
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