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1210080842金虫 (小有名气)
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遗传算法优化BP神经网络已有1人参与
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用来做优化，源代码参考的是matlab神经网络30个案例分析里第3章的程序。总共35组数据前30组用来训练后5组测试，3个输入2个输出，现在程序可以运行就是设置精度是e-6,为何曲线一直保持在e-4，初学者，请大神指导！！！ %读取数据 load w input output %训练预测数据 input_train=input((1:30),  ';output_train=output((1:30), ';input_test=input((31:35), ';output_test=output((31:35), ';;%选连样本输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); net=newff(minmax(inputn),[7,2],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.000001; %net.trainParam.show=NaN %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','fontsize',12) %title('BP网络预测输出','fontsize',12) %xlabel('样本','fontsize',12) %ylabel('输出','fontsize',12) % print -dtiff -r600 4-3 %预测误差 error=-(BPoutput-output_test); %figure(1) %plot(error,'-*') %title('神经网络预测误差') %xlabel('样本') %ylabel('误差') figure(2) plot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*'); title('神经网络预测误差百分比') xlabel('样本') ylabel('误差') %errorsum=sum(abs(error)) |
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