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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
8 m" z J( t% n2 w1 F0 ]4 |
. P* i& _( }" m, {/ v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。$ O5 G J( T) }5 Y9 q
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。
- X$ M! G9 Y% r4 V6 o0 ^) `* g+ F% |% q9 [9 o& K
clear
$ M8 i! C( T& O- T; `3 \& [clc
( b/ Y# H ^& C( ~: w; ?" e7 ~3 {. q%输入数据--以一列作为一个输入数据
! K$ V3 T3 t6 z" ?4 S; Jx1=[227.5 286.9 236.3 300.6 243.0];: C+ a8 e4 m+ _. X1 H$ s8 \
x2=[286.9 236.3 300.6 243.0 354.1];3 _' w9 c) M" r6 Q# D
x3=[236.3 300.6 243.0 354.1 294.1];
& T2 D4 q: q; e; K8 A1 T0 xx4=[300.6 243.0 354.1 294.1 361.4];1 v# m. W4 Z& n# [+ `) g6 h& m
x5=[243.0 354.1 294.1 361.4 333.7];7 X) H. W L N* y
x6=[354.1 294.1 361.4 333.7 426.4];
4 ~" M0 P$ h$ j: }( B$ xx7=[294.1 361.4 333.7 426.4 434.4];
( B- ?- R9 f# j$ a [x8=[361.4 333.7 426.4 434.4 449.9];( x; h& i6 G p ~. ` D- E
x9=[333.7 426.4 434.4 449.9 431.9];9 D* p* n# r. _$ W
8 u/ w8 W3 S+ d0 Z" s& nP=[x1;x2;x3;x4;x5;x6;x7;x8;x9]';- c6 K) B( Z2 w7 z, e/ y' m) }
%输出数据--以一列作为一个输出数据
" S5 ?1 L1 _. c! S! f4 g0 C* P2 Vy1=[354.1 294.1 361.4 333.7 426.4];8 s. j. c5 K: {8 L2 w+ M
y2=[294.1 361.4 333.7 426.4 434.4];& j# T' Z/ }9 k0 W4 j$ v
y3=[361.4 333.7 426.4 434.4 449.9];
1 P- V3 N) O6 J7 Iy4=[333.7 426.4 434.4 449.9 431.9];2 ?) N8 @2 G1 V, l$ q0 [
y5=[426.4 434.4 449.9 431.9 454.0];
; i% I3 {/ a. d3 Jy6=[434.4 449.9 431.9 454.0 655.6];* D" `) ]' C/ t$ k
y7=[449.9 431.9 454.0 655.6 907.0];" }1 \1 j9 e8 l+ V
y8=[431.9 454.0 655.6 907.0 1112.5];
4 K4 X/ l2 d( T* l- z3 o& yy9=[454.0 655.6 907.0 1112.5 1401.1];
$ m6 M6 P! W' t; y* o$ G2 d2 Z; u# k
T=[y1;y2;y3;y4;y5;y6;y7;y8;y9]';6 ]/ u0 l6 v: G, `; i
/ s. G/ w' Y6 H/ H* u# A%归一化% |5 j+ |9 d4 w$ l, B# E: ^
% [P,minp,maxp,T,mint,maxt] = premnmx(P,T);! J2 H2 t* B2 O; w
%建立网络
: O) b0 p1 x7 }2 O%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
1 o1 |9 g9 I# A%{'tansig','purelin'}与[10,3]对应,意思为隐含层 与 输出层
* X% W5 g/ I _$ U%'traingdm' 表示调整权重,缩小误差的数学函数! C$ Y% h( A7 k# J. Z2 E6 |
%↓创建一个新的前向神经网络 / Z$ |4 D& k2 O c
net = newff(minmax(P),[6,5],{'tansig','purelin'},'traingdm')) I; k" C8 l2 o. d, F7 K
; C7 |8 W+ t- d' z) W, z
% 当前输入层权值和阈值
2 B( h, a& M% \* t0 L( ^; XinputWeights = net.IW(1,1)) `: I. \* Q6 p8 p6 e& D
inputbias = net.b(1)* ]8 e: @3 W$ H! f! B& z
; \& S6 q$ T3 |( u6 A& O
% 当前网络层权值和阈值 . `6 {# V3 k; `& u$ e
layerWeights = net.LW(2,1)
! ~9 ^4 n* K5 x, a& X( Xlayerbias = net.b(2)5 C, B3 G. ^, \2 x8 b9 E F- D- k
9 ~# @& W- x: ]5 ]
% 设置训练参数
" n0 B8 u0 n& M! i4 wnet.trainParam.show = 50;- S; H: [: ]: L2 g- |+ J. c
net.trainParam.lr = 0.05;
' \4 ~ {3 f7 U- U; {- jnet.trainParam.mc = 0.9;, B' H! T# E6 T9 |& T0 k& ~
net.trainParam.epochs = 10000; %每计算10000次出一次结果7 I/ ~$ y, H( c3 ~ G3 W6 @
net.trainParam.goal = 1e-6; %期望达到的误差(认为是合适的误差)' E6 u4 O- `& U5 M; d
" _' s" _8 A9 `1 h
% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
+ \: D D; m! Z* x3 Q2 u: U[net,tr] = train(net,P,T);
* M. E, A* w; @! \4 m9 d( }: [$ M ?! U
% 对 BP 网络进行仿真
$ U9 M: T ~$ o# M$ J' RA = sim(net,P); %A为输出结果
, u% O0 }, t* D. f; y# Y
4 Y' u6 c7 z5 m% w%反归一化& q4 L5 m" _* K
% A = postmnmx(A,mint,maxt);
0 @- F- T7 U4 C/ [1 a, }; m% E1 R4 h
% 计算仿真误差 1 L$ ~& t8 \& J8 T2 }: }# k
E = T-A; %原来的输出 - 训练输出 = 误差5 ~3 K6 Q3 ] R$ F' g& f
MSE = mse(E) %输出误差! p; B' C( \! g0 F4 @
6 O+ z5 u* f2 j; v: y' Z ^
%下面是输入数据,测试结果
! b, Q/ d9 S. e4 L6 k3 [x=[454.0 655.6 907.0 1112.5 1401.1]';' e1 E( s; i: f3 \# v
Y = sim(net,x)6 a* f4 I9 ?; N6 h
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zan
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