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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 r; f; W; T" U- ~ Z/ q4 C( n5 O% J
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。
5 J9 G# V7 T3 C1 ~5 x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。
$ S2 g/ A! W" z z( C$ f+ V* b) N
' d+ m1 F. e" q' iclear
0 N+ l- B4 @4 yclc
5 \) ^5 |7 i- f! ~4 ?# J%输入数据--以一列作为一个输入数据; P+ p% G6 M+ {: C* T: p2 c4 q
x1=[227.5 286.9 236.3 300.6 243.0];2 z0 t% c) ~$ _
x2=[286.9 236.3 300.6 243.0 354.1];
1 a( w# r$ n: f0 P3 {& Y! A' Rx3=[236.3 300.6 243.0 354.1 294.1];' ^8 H: Q0 A Y5 a' Z# t
x4=[300.6 243.0 354.1 294.1 361.4];# V f: \8 P8 @( m# U! y
x5=[243.0 354.1 294.1 361.4 333.7];. m* j6 L. E6 t4 m9 \! b. K
x6=[354.1 294.1 361.4 333.7 426.4];
3 R! u; Q2 `0 P& |+ Px7=[294.1 361.4 333.7 426.4 434.4];5 h9 a3 A$ \' u
x8=[361.4 333.7 426.4 434.4 449.9];$ n2 z6 G4 s; g9 X( N
x9=[333.7 426.4 434.4 449.9 431.9];- g/ w5 W7 }- g V% o9 r
- V+ q& K" Q/ ?9 K/ VP=[x1;x2;x3;x4;x5;x6;x7;x8;x9]';
) \. o& h3 w* H" T( ~* l( ^. g a: q%输出数据--以一列作为一个输出数据
* F B) [ o/ O& ay1=[354.1 294.1 361.4 333.7 426.4];
6 N1 |. \8 p# x5 My2=[294.1 361.4 333.7 426.4 434.4];
2 W. X- i* P8 I( c8 B# }: D! n/ Dy3=[361.4 333.7 426.4 434.4 449.9];
U7 A: t1 o! n$ ?8 n; P, Ny4=[333.7 426.4 434.4 449.9 431.9]; @0 ?- ~: x3 A5 a c& i
y5=[426.4 434.4 449.9 431.9 454.0]; O! [4 \9 u+ z+ f6 N
y6=[434.4 449.9 431.9 454.0 655.6];+ h" Z% @, w2 L. z% e# _
y7=[449.9 431.9 454.0 655.6 907.0];
$ z& K8 ^+ n* N# l% Z2 ny8=[431.9 454.0 655.6 907.0 1112.5];1 k6 Z7 ^* V( c1 G4 Z" _
y9=[454.0 655.6 907.0 1112.5 1401.1];4 l3 l* B1 Z _- u& s! k- m
( s: N) M. M" s: |6 x9 g x% AT=[y1;y2;y3;y4;y5;y6;y7;y8;y9]';) `) E$ T$ e) \) D# ?
' M. H0 u0 p- d1 b1 N%归一化0 _$ X8 L& v: ~* Z1 c
% [P,minp,maxp,T,mint,maxt] = premnmx(P,T);$ ^9 |0 Z5 Q. E) W+ B5 e
%建立网络+ O" l' F3 g; B' |: [" A
%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
) {! x4 r: C$ }9 F%{'tansig','purelin'}与[10,3]对应,意思为隐含层 与 输出层
; F, I1 R3 l% G$ X, {- Y%'traingdm' 表示调整权重,缩小误差的数学函数
% s7 @ s1 x5 @& J%↓创建一个新的前向神经网络
7 H0 A/ B. M2 Wnet = newff(minmax(P),[6,5],{'tansig','purelin'},'traingdm')
D1 S- |( P2 O, ]+ W. @& X1 a' K. q% F
% 当前输入层权值和阈值 ' q, F/ g! |1 J
inputWeights = net.IW(1,1)( g2 j4 m& S9 f& ~
inputbias = net.b(1)3 M9 e! D0 c4 t5 c& d* I
# @( x' k9 v5 s( ?$ b% 当前网络层权值和阈值 ; e( z8 j" P/ q4 y
layerWeights = net.LW(2,1)
3 e5 W! z1 i" y& D$ ]layerbias = net.b(2) b. [7 c x% `, B5 }8 u
+ |; f" S( @6 w Q6 |% 设置训练参数0 I# d# ]! f3 J4 ^! U
net.trainParam.show = 50;% e) |3 w! i* d/ d6 s
net.trainParam.lr = 0.05;
! p% _& O8 z! \net.trainParam.mc = 0.9;
6 z8 T! j7 p- X. _net.trainParam.epochs = 10000; %每计算10000次出一次结果
0 _! ]/ h8 k9 Q" V8 {9 |( ]" Q3 tnet.trainParam.goal = 1e-6; %期望达到的误差(认为是合适的误差)$ V% J; x# T ?5 \5 J+ C* H% ^8 s
# f* W% `7 T2 g' M% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
) e, ~. _+ ^) I$ {& V[net,tr] = train(net,P,T); + q; Q6 }! q( c' p
5 V h4 T3 e1 q4 [% 对 BP 网络进行仿真
% C% l0 @( E- O$ B/ I; lA = sim(net,P); %A为输出结果; u$ b3 S, K, g- [; t
) [7 e: c$ O; ]2 r
%反归一化
' ] r+ D O& |, f: `% A = postmnmx(A,mint,maxt);+ C* c% z. r# p9 U
" f4 w! F2 K5 l$ V* i- N4 y/ X% 计算仿真误差 ) n1 v. q$ F; [ f" e6 X+ H0 K
E = T-A; %原来的输出 - 训练输出 = 误差7 {! ?$ L% H: n( f4 [& c' G6 {9 x/ S
MSE = mse(E) %输出误差, ?& ]2 f9 b6 g( t- b5 o
0 Z3 ]0 M4 o" j3 ~
%下面是输入数据,测试结果
# ~* _, z# X# t7 w, zx=[454.0 655.6 907.0 1112.5 1401.1]';
' g( [( {% d) @Y = sim(net,x)
) C( M* W. [7 G5 W |
zan
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