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升级   7% TA的每日心情 | 难过 2016-4-16 21:09 |
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签到天数: 1 天 [LV.1]初来乍到
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我刚学习神经网络,练了个简单的例子:第一年工资1000,第二年2000,第三年3000,第四年4000。。。。。依此类推,样本一直到第10年的10000;1 L7 L5 Y1 F- s/ x4 Q
我用前三年的做为输入,第四年的作为目标训练;
: K2 ^( O% L: E先将样本归一化,但之后做预测就出现问题了,用第8,9,10年的做输入,预测第11年的结果就不对了,个人觉得应该是后面输入数据归一化的问题,但不知道怎么改。
: K( N+ O0 ~& p% c# S" T' H9 k# X% |4 \具体程序如下:
# b6 k4 m% ]* i7 B/ K- lp=[1000,2000,3000,4000,5000,6000,7000;
1 d4 o6 i% [2 y3 h6 l* L 2000,3000,4000,5000,6000,7000,8000;* {+ m5 O3 T4 j- |1 G, |, D) T
3000,4000,5000,6000,7000,8000,9000];3 ^4 B' q2 Y- Y* U" [
t=[4000,5000,6000,7000,8000,9000,10000];, c K* P$ l# u) P- a& N
for i=1:3' Z% r/ h* j4 F$ M( c
P(i, =(p(i, -min(p(i, ))/(max(p(i, )-min(p(i, ));%归一化/ G8 B# O4 ?* x8 B
end
2 u5 P, \# v$ R* O$ QT=(t-min(t))/(max(t)-min(t));& c9 I& V' \( O/ L2 o
net=newff(minmax(P),[3,1],{'logsig','purelin'},'traingdx')
- O) P& f2 r# t( KinputWeights=net.IW{1,1}; % 当前输入层权值和阀值
+ c0 \8 ?) ? c5 ^6 [inputbias=net.b{1};
; J6 a0 J* P K: M9 elayerWeights=net.LW{2,1};% 当前网络层权值和阀值) i M( h+ E& u9 n
layerbias=net.b{2};
; ^* E! r+ b, L- a7 V) X- ?# `net.trainParam.show=50; % 设置训练参数
0 t6 t) T8 g& G4 F8 u' Lnet.trainParam.lr=0.05;
4 f- W& u( S( C# Inet.trainParam.mc=0.9;
$ ~" `: Q7 {5 j/ S9 Rnet.trainParam.epochs=7000;
# f8 e; \/ G6 Wnet.trainParam.goal=1e-3;
! ]/ S# o$ o- e$ v h2 N[net,tr]=train(net,P,T);+ P9 n4 G6 U9 q9 i) V( R
y=[8000 9000 10000;) w1 \8 i# u. a0 [4 N$ K
9000 10000 11000;$ J$ Q+ ?. e& R+ w% z/ T0 X
10000 11000 12000;];
# }7 G1 t [4 @7 u7 k( _for i=1:3
9 n1 P' p, I* Uy(i, =(y(i, -min(p(i, ))/(max(p(i, )-min(p(i, ));
4 e& o1 M1 f# V, \0 Nend
7 A8 K: ^: ^0 {* Cx=sim(net,y); |
zan
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