应《网络安全法》要求，自2017年10月1日起，未进行实名认证将不得使用互联网跟帖服务。为保障您的帐号能够正常使用，请尽快对帐号进行手机号验证，感谢您的理解与支持！

24小时热门版块排行榜    

小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 仿真模拟 » MATLAB » 神经网络预测误差大
21/1返回列表
查看: 2453  |  回复: 1
只看楼主 @他人 存档 新回复提醒 (忽略) 收藏    在APP中查看

z1991yan

铁虫 (初入文坛)

[求助] 神经网络预测误差大

求大神帮我分析一下为什么测试样本的误差太大
clear all；
p=[5        2        5        1        5        5        5        3        3        4        4        3;
4        1        5        1        5        5        3        3        3        4        4        3;
5        2        1        1        5        5        4        3        3        4        4        3;
4        1        3        4        5        4        5        4        4        4        5        4;
5        2        5        4        5        5        4        4        4        4        5        4;
6        2        5        4        5        5        3        4        4        4        5        4;
4        1        1        5        5        5        1        3        4        4        2        4;
5        2        1        5        5        5        1        3        4        4        2        4;
3        1        3        4        2        3        5        5        5        3        5        4;
4        1        5        4        2        4        4        5        5        3        5        4;
5        2        5        4        5        5        4        5        5        3        5        4;
4        1        3        2        5        4        4        3        3        4        4        4;
5        2        3        2        5        4        4        3        3        4        4        4;
4        1        3        2        5        4        2        3        3        3        3        3;
3        1        3        1        5        3        4        3        3        3        3        3;
5        2        5        3        5        5        1        3        4        4        4        3;
4        1        5        3        5        4        5        3        4        4        4        3;
5        2        3        1        3        5        2        3        4        4        4        3;
5        4        1        4        5        5        4        4        4        5        5        5;
5        1        5        4        5        5        2        4        4        5        5        5;
4        1        3        4        5        4        3        4        4        5        5        5;
4        1        3        3        5        4        4        2        2        4        3        3;
5        1        5        3        5        4        4        2        2        4        3        3;
5        2        1        5        5        5        4        2        3        4        3        4;
5        2        5        5        5        5        4        2        3        4        3        4;
4        1        1        3        5        4        1        4        4        5        3        4;
4        2        3        3        5        3        4        4        4        5        3        4;
5        1        5        3        5        5        2        4        4        5        3        4;
3        1        5        2        5        4        4        2        3        4        3        3;
5        2        5        3        5        5        4        4        3        4        5        4;
4        1        3        3        5        4        1        4        3        4        5        4;
5        2        3        3        5        5        3        5        4        4        5        4;
4        1        5        3        5        4        2        5        4        4        5        4;
5        2        3        3        5        5        1        5        4        4        5        4;
4        1        3        3        5        4        2        4        4        4        5        3;
5        2        5        2        5        5        1        3        5        3        3        3;
4        1        1        4        3        3        4        4        4        4        5        3;
4        2        3        2        5        4        3        4        4        4        5        3;
5        2        5        2        5        5        5        4        4        4        5        3;
2        1        3        3        3        2        2        4        3        4        4        5;
5        1        5        3        5        4        4        4        3        4        4        5;
3        1        3        2        3        2        4        4        5        3        4        2;
5        2        1        2        5        4        2        4        5        3        4        2;
3        1        1        3        3        3        2        5        4        4        3        4;
4        1        5        3        5        4        4        5        4        4        3        4;
5        1        1        2        5        4        2        4        4        3        5        3;
5        2        3        4        5        5        1        2        2        5        2        4;
5        1        5        2        5        4        2        5        5        4        4        3;
5        2        1        2        5        5        2        5        5        4        4        3;
2        1        1        2        4        2        3        5        5        4        4        3;

];
%定义训练样本输入向量
p=p'
t=[8903;8513;8333;11445;12486;
16920;7563;8000;11160;12829;
14674;9511;9346;8889;9715;
8788;10707;7888;12500;15910;
14734;6123;6635;8274;8647;9075;
10113;11172;7527;9455;9317;
14063;12228;12786;9301;7077;
9147;9694;10152;10364;11567
8182;8910;10931;10144;9314
6970;10680;9790;10715];       
%定义训练样本输出向量
t=t'
[pn,minp,maxp]=premnmx(p);%对进行训练的输入样本进行归一化处理
[tn,minP,maxP]=premnmx(t);%对进行训练的输出样本进行归一化处理
s1=25;%隐含层神经元的个数
net=newff(minmax(pn),[25,1],{'logsig','purelin'},'traingdm');
inputWeights=net.IW{1,1};
inputbias=net.b{1};
%当前网络层权值和阂值
layerWeights=net.LW{2,1};
layerbias=net.b{2};
pause
clc
%设置训练参数
net.trainParam.show=50;
net.trainParam.lr=0.05;
net.trainParam.mc=0.9;
net.trainParam.epochs=5000;
net.trainParam.goal=1e-10;
pause
clc
%调用TRA工NBFG算法训练BP网络
[net,tr]=train(net,pn,tn);
pause
clc
A=sim(net,pn)
B=postmnmx(A,minP,maxP);
%计算仿真误差
E=A-tn
%期望误差
MSE=mse(E)
pause
P2=[3        1        5        2        4        2        3        5        5        4        4        3;
4        1        3        3        5        4        2        4        4        4        4        4;

5        2        5        3        5        5        5        4        4        4        4        4;
5        2        5        5        5        5        4        3        2        4        3        4;
4        1        1        5        5        3        2        3        2        4        3        4;
5        2        3        5        5        5        3        2        3        3        3        3;
5        1        5        5        5        4        4        2        3        3        3        3;
4        1        5        2        5        4        2        4        4        5        4        4;
5        2        5        3        5        5        1        4        4        4        4        4;
];
p2=P2';
p2n=tramnmx(p2,minp,maxp);
a2n=sim(net,p2n);
a2=postmnmx(a2n,minP,maxP);
T2=[11195;9783;10385;8371;8064;7356;7806;10225;8911];
t2=T2';
E2=a2-t2;
%期望误差

figure(1)
plot(B,'g')
hold on
plot(t,'-*');
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=A-tn;
figure(2)
plot(error,'-.*k');
title('BP网络预测误差','fontsize',12);
ylabel('误差','fontsize',12);
xlabel('样本','fontsize',12);

figure(3)
plot((A-tn)./tn,'-.*k');
title('神经网络预测误差百分比');

figure(4)
plot(a2,'-ok');
hold on
plot(t2,'-.*k');
legend('预测输出','实际输出');
title('BP网络预测输出','fontsize',12);
ylabel('函数输出','fontsize',12);
xlabel('样本','fontsize',12);

figure(5)
plot(E2,'-.*k');
title('BP网络预测误差','fontsize',12);
ylabel('误差','fontsize',12);
xlabel('样本','fontsize',12);

figure(6)
plot((a2-t2)./t2,'-.*k');
title('神经网络预测误差百分比')
;
clc
echo off

神经网络预测误差大
3.png


神经网络预测误差大-1
untitled.png
回复此楼

» 猜你喜欢
1楼 2016-03-12 09:48:19
已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

你好炎仔
好

发自小木虫IOS客户端
2楼2017-07-05 16:37:38
已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖
相关版块跳转 我要订阅楼主 z1991yan 的主题更新
21/1返回列表
普通表情 龙 兔 虎 猫
最具人气热帖推荐 [查看全部] 作者 回/看 最后发表
[公派出国] 售SCI文章，我:8O5.5.1.O.54,科目齐全,可+急 +3 GxESXJmptOtQ 2026-09-25 4/200 2026-09-27 06:44 by XgCC8uTcwILl
[考博] 售SCI一区T0P文章，我:8.O.55.1.O.5.4,科目全,可+急 +3 GxESXJmptOtQ 2026-09-25 4/200 2026-09-27 06:42 by XgCC8uTcwILl
[论文投稿] 售SCI一区T0P文章，我:8O.55.1.O.5.4,科目齐全,可+急 +3 GxESXJmptOtQ 2026-09-25 4/200 2026-09-27 06:39 by XgCC8uTcwILl
[找工作] 售SCI一区T0P文章，我:8.O.55.1.O54,科目全,可伽急 +3 GxESXJmptOtQ 2026-09-25 3/150 2026-09-27 06:32 by XgCC8uTcwILl
[找工作] 售SCI一区文章，我:8.O.55.1.O.54,科目齐全,可伽急 +3 vQZoDrrm7mUF 2026-09-25 3/150 2026-09-27 06:08 by XgCC8uTcwILl
[公派出国] 售SCI一区T0P文章，我:8.O55.1.O.54,科目全,可十急 +3 vQZoDrrm7mUF 2026-09-25 3/150 2026-09-27 06:05 by XgCC8uTcwILl
[硕博家园] 售SCI文章，我:8O5.5.1.O.54,科目齐全,可+急 +4 vQZoDrrm7mUF 2026-09-25 4/200 2026-09-27 05:56 by XgCC8uTcwILl
[论文投稿] 售SCI一区文章，我:8.O.55.1.O.54,科目齐全,可伽急 +4 vQZoDrrm7mUF 2026-09-25 4/200 2026-09-27 05:56 by XgCC8uTcwILl
[考研] 售一区SCI文章T0P，我:8O.551.O54,科目全,可十急 +3 vQZoDrrm7mUF 2026-09-25 3/150 2026-09-27 05:56 by XgCC8uTcwILl
[找工作] 售SCI一区文章，我:8.O.551.O.5.4,科目全,可伽急 +5 vQZoDrrm7mUF 2026-09-25 5/250 2026-09-27 05:53 by XgCC8uTcwILl
[博后之家] 售SCI一区T0P文章，我:8.O55.1.O.54,科目全,可十急 +4 vQZoDrrm7mUF 2026-09-25 4/200 2026-09-27 05:50 by XgCC8uTcwILl
[考研] 售SCI一区T0P文章，我:8O.55.1.O.54,科目全,可伽急 +3 vQZoDrrm7mUF 2026-09-25 5/250 2026-09-27 05:44 by XgCC8uTcwILl
[考博] 售一区SCI文章T0P，我:8O.551.O54,科目全,可十急 +3 vQZoDrrm7mUF 2026-09-25 3/150 2026-09-27 05:44 by XgCC8uTcwILl
[公派出国] 售SCI文章，我:8O5.5.1.O.54,科目齐全,可+急 +4 vQZoDrrm7mUF 2026-09-25 4/200 2026-09-27 05:44 by XgCC8uTcwILl
[论文投稿] 售SCI一区T0P文章，我:8O.55.1.O.54,科目全,可伽急 +3 vQZoDrrm7mUF 2026-09-25 6/300 2026-09-27 05:42 by XgCC8uTcwILl
[找工作] 售SCI一区T0P文章，我:8O.55.1.O.5.4,科目齐全,可+急 +4 PGTSwSC3F6nQ 2026-09-24 5/250 2026-09-25 11:19 by yhq9807
[公派出国] 售SCI-T0P文章，我:8O.5.5.1.O.54,科目齐全,可+急 +4 PGTSwSC3F6nQ 2026-09-24 7/350 2026-09-25 11:18 by yhq9807
[硕博家园] 上海工程技术大学 激光智能制造课题组 2027级博士研究生招生 +4 oxidpl 2026-09-20 6/300 2026-09-24 20:40 by oxidpl
[基金申请] 师弟论文见刊大半年才想起来申请专利，还能抢救一下吗？ +4 13108017953 2026-09-21 4/200 2026-09-24 10:06 by kudofaye
[有机交流] 有机合成以后会不会被AI改变？做科研的虫友怎么看 +5 zapen 2026-09-20 8/400 2026-09-23 17:21 by tianxiaoxian
信息提示
关闭
请填处理意见
关闭