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怀梦星空攀新虫 (职业作家)
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求助大神，我用BP神经网络进行预测，精度很低很低，这该怎么做,,已有5人参与
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%% 清空环境变量 clc clear %% 训练数据预测数据提取及归一化 %下载输入输出数据 load input_train; load input_test; load output_train; load output_test; %选连样本输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); %% BP网络训练 % %初始化网络结构 net=newff(inputn,outputn,[6],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.epochs=50; net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.goal=0.0001; %网络训练 net=train(net,inputn,outputn); %% BP网络预测 %预测数据归一化 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); %网络预测输出 an=sim(net,inputn_test); %网络输出反归一化 BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps); %% 结果分析 figure(1) plot(BPoutput,'  g')hold on plot(output_test,'-*'); legend('预测输出','期望输出') title('BP网络预测输出','fontsize',12) ylabel('函数输出','fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) %预测误差 error=BPoutput-output_test; figure(2) plot(error,'-*') title('BP网络预测误差','fontsize',12) ylabel('误差','fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) errorsum=sum(abs(error));  QQ截图20180302183912.png |
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4楼2018-03-02 23:05:03
5楼2018-03-03 08:23:42
nomoker
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我觉得，如果你的数据集是矩阵，用mapmimmax函数是先按列归范化，再按行规范化，相当于一些取值小的特征在特征向量里占的比例还是很低，最好先按每一个特征先规范化，然后再组合特征向量，这样各个特征的比重就都一样了 发自小木虫Android客户端 |
2楼2018-03-02 19:04:56
怀梦星空攀
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3楼2018-03-02 19:37:25
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6楼2018-03-08 12:28:19
7楼2018-03-12 19:52:42
mlsdb
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你好，看你这训练样本不多。所以想问下你有没有出现过"即使是参数(你这里设置的50 0.01 0.0001)设置的相同，但是每次预测结果依然差很多"的情况 发自小木虫Android客户端 |
8楼2018-06-18 10:37:49
9楼2019-01-27 23:51:59
怀梦星空攀
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10楼2019-01-28 00:00:51
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