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升级   86% TA的每日心情 | 郁闷 2014-10-23 09:29 |
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签到天数: 59 天 [LV.5]常住居民I
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写了个BP神经网络的小程序,但进行预测的时候总是误差太大,不知道从何改起,求助大神帮助,程序如下。谢谢
6 X, W: o+ A7 [; Z( MTe=[900.00,1000.00,900.00,900.00,1000.00,1000.00,866.00,1034.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00];
/ J" ]7 W7 B8 g% K) T, hTe1=[1000.00,900.00,950.00,950.00];! U( _6 I$ h' `8 K; }, i
Ti=[50.00,50.00,70.00,50.00,50.00,70.00,61.00,60.00,43.00,77.00,60.00,60.00,60.00,60.00,60.00,60.00];
7 B! c: z& U" Y! Z% GTi1=[70,70,60,60];
4 ^/ @7 Q" R3 v6 \/ B2 D$ kS=[2.00,2.00,2.00,3.00,3.00,3.00,2.50,2.50,2.50,2.50,3.34,2.50,2.50,2.50,2.50,2.50];
: H( l+ u2 P1 D; E% g8 QS1=[2.00,3.00,1.66,2.50];
* Z- O8 }1 {3 f- l- w; dI=[900.00,950.00,960.00,953.00,1060.00,1011.00,899.00,1023.00,942.00,1025.00,1000.00,1103.00,1100.00,1104.00,1100.00,1101.00];
2 i3 S; Q7 u+ s& _; \/ |I1=[995.00,1050.00,945.00,1101.00];8 R! ^: b- a1 o* h* v
Y=[80.23,77.35,74.59,75.24,66.30,60.49,83.27,63.34,78.12,70.11,55.40,68.10,68.21,68.03,68.30,68.17];" b x. P2 b: l6 j
Y1=[72.01,65.65,78.63,68.11];( @; t3 T9 x+ P9 A! c7 _# v4 V0 I
P=[Te;Ti;S];%输入数据
) c$ o; |3 y0 {5 D6 VP1=[Te1;Ti1;S1];%检测的输入数据2 C# S' J6 W4 E) Z- y2 Q& y- Z4 n) i
T=[I;Y]; %输出数据& g4 z5 h5 h5 M0 g- |
T1=[I1;Y1]; %检测的的输出实际数据
' j& ?' O N0 n1 _- ?1 C- p( k4 v[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T); %归一化
& z$ m/ N: y7 }net=newff(minmax(Pn),[3,3,2],{'tansig', 'tansig','purelin'},'trainlm'); %建立神经网络
6 h; f% r6 H. k8 ~8 I+ }* {) k( nnet.trainParam.goal=0.000001;
2 }( M! t- \: U9 x+ T$ rnet.trainParam.show=50;
! E4 m6 a: y3 Y5 t7 [+ N, x0 {net=train(net,Pn,Tn); %网络训脸' i0 S7 H2 p. A9 ?6 z$ m
[Pn1]=tramnmx(P1,minp,maxp) %检测输入数据的归一化- d( i# |* O4 k& {( G
t_sim1=sim(net,Pn1); %模拟输出5 t: J5 I+ W8 e; j! U; j1 Y' R9 d
t_sim2=postmnmx(t_sim1,mint,maxt); %模拟数据的反归一化
( L5 K) {/ r3 l" QE1=t_sim2-T1 %模拟值与实际值的差值; t1 B4 ^; F1 J% F
M1=mse(E1)
m1 h& ~: I2 {" s$ b% | |
zan
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