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=[]
t1=[]
p=p1';t=t1';
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);          %原始数据归一化
net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx'); %设置网络,建立相应的BP网络
net.trainParam.show=2000; % 训练网络
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.epochs=100000;
net.trainParam.goal=1e-5;
[net,tr]=train(net ,pn,tn);                              %调用TRAINGDM算法训练BP网络
pnew=pnew1';                                      
pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);
anewn=sim(net,pnewn);                               %对BP网络进行仿真
$ e3 i1 t# s# S$ |* ]anew=postmnmx(anewn,mint,maxt);                     %还原数据
y=anew';
. g7 l- P. n3 O; a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

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！

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

qdbjit

是个好东西~~~~~~~~~~~~

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，

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

dyf325

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