关于BP神经网络预测

hanyunxiang

关于BP神经网络预测
. O) H5 ?; r9 ?. Y- X" e5 @8 n
注：里面的笑脸代表冒号（不知道会出现笑脸）

" R: [6 \3 ]$ _7 f: V
关于BP时间序列预测
程序中x是已知的运输量数值（2000年-2009年），以4个数据为一组，前三个数据作为输入，第四个作为输出，共分7组，前六组训练，隐层节点为7，最后一组检验：
x=[13369.2 14873.7 17137.3 17432.5 24193.5 28435.1....
    33197.3 38758.6 40576.2 48606.3];
X(1,=(x(1,-min(x(1,))/(max(x(1,)-min(x(1,));（归一化）
for i=1:7
    X1(i,=[X(i) X(i+1) X(i+2) X(i+3)];
# Z, x6 ~: v% b' v+ hend
X2=(X1(:,1:3))';
9 `) e: F' h  `- e7 o: YT2=(X1(:,4))';
. K. s+ I/ h' e* \( X1 gX3=X2(:,1:6);
T3=T2(:,1:6);
net=newff(minmax(X3),[7 1],{'logsig','tansig'},'trainlm');
4 W+ E" y2 i6 t4 F. dnet.trainParam.epochs=1000;
) [* D- H' H* E3 Rnet.trainParam.goal=0.000001;
LP.lr=0.1;
/ l& t9 ^! \, E  Lnet=train(net,X3,T3);
y1=sim(net,X3);
: l  @; f  p& I4 m- }( J$ G* n
! e) [6 v% g, B: v2 i9 S- ~& E以下是检验：
: R5 y9 y% d) q7 ?, V/ j; E
" ?4 N* q2 _1 E1 x: @" P+ r& V% Ex_test=X2(:,7);
y_test=sim(net,x_test)
Y_test=y_test*(max(x(1,)-min(x(1,))+min(x(1,)（反归一化）
; }/ z% a  m' m检验效果还不错；
/ ^: }3 r! T* A
但运用以下命令在预测2010年运输量时，向量yc1为2007、2008、2009年运输量归一化的数值；
为什么反归一化输出和2009年数值一样，怎么回事呢？？？初学者盼解答？？

yc1=[0.7205 0.7721 1.0000]';
3 v& C- S: g2 Mjg1_test=sim(net,yc1(:,1))
Jg1_test=jg1_test*(max(x(1,)-min(x(1,))+min(x(1,)（反归一化）
' T6 C: Z% g% Q" s7 l

zerodingying

感谢楼主，很不错的说。。。。。

haoren1990

y1=sim(net,X3);

haoren1990

X3不是你的训练数据吗，前面的网络是根据X3和目标输出来训练的，结果你又把X3作为最后的网络输出，结果肯定是目标输出啊（已知的2009的值）与归不归一没有关系。

沙漠海滩

这是什么啊？楼主

KuaitouKid

改改参数应该就不一样了，神经网络的结果就是有点蛋疼……

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