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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;
* ~2 c$ G r* _1 q8 U9 d我用前三年的做为输入,第四年的作为目标训练;
6 i, v# Z5 \4 R! B/ X# {* h: O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。
5 `: I _4 Z2 O$ D+ F具体程序如下:! C; J& H: ?7 R7 U0 p- T
p=[1000,2000,3000,4000,5000,6000,7000;
; @: r" ?4 t1 R) t 2000,3000,4000,5000,6000,7000,8000;# B: x! h) y1 l9 w0 ~- h# j8 _
3000,4000,5000,6000,7000,8000,9000];
0 _, q6 i/ S$ Y5 l/ C% f+ Et=[4000,5000,6000,7000,8000,9000,10000];
7 [" O: q% m9 a1 cfor i=1:3
( h1 d5 @2 B$ c) @$ m1 YP(i, =(p(i, -min(p(i, ))/(max(p(i, )-min(p(i, ));%归一化- A7 [/ V. `1 e! ^" v4 ]( c: k
end
: h+ ^1 W F% q' L' W' O* BT=(t-min(t))/(max(t)-min(t));9 R) v( N: Z& f/ N7 @
net=newff(minmax(P),[3,1],{'logsig','purelin'},'traingdx')
! O$ E- F" W+ \ I# `. M2 vinputWeights=net.IW{1,1}; % 当前输入层权值和阀值3 J$ b+ ]' c1 i2 o, T
inputbias=net.b{1};
9 p! L7 K0 l4 \3 z4 u1 W" s; ElayerWeights=net.LW{2,1};% 当前网络层权值和阀值& u& V% \: p e. D+ u9 P
layerbias=net.b{2};* d- j8 J/ }- b: s
net.trainParam.show=50; % 设置训练参数
; w; N' @. g0 B) Gnet.trainParam.lr=0.05; ; ^+ C! `9 p- s2 I
net.trainParam.mc=0.9; * F1 @6 C) M1 ^8 q' |
net.trainParam.epochs=7000; # I$ D3 N; T9 t% r
net.trainParam.goal=1e-3; / X. c; a2 W- n# L- p, N
[net,tr]=train(net,P,T);
7 c. ?1 x3 u& ?y=[8000 9000 10000;) Z, J! C2 Z+ O# P* {1 c
9000 10000 11000;8 g- x0 T& N% J8 x. R% E
10000 11000 12000;];
; R; Y. @) d- |+ dfor i=1:34 U; z9 x, N5 ~' y7 I! R7 O [
y(i, =(y(i, -min(p(i, ))/(max(p(i, )-min(p(i, ));
. u5 V5 Q0 @) @: o6 o$ T- y/ Uend
7 z# \5 T+ v1 ]' L, cx=sim(net,y); |
zan
|