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[交流]
MATLAB小白，最近刚着手学习神经网络，但是一直仿真不出来。。
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各位大神，如标题所示，代码如下： clc;clear; % 输入已知数据 % A=load('已知数据.mat'); bp1=A(:,1) -读取了已知数据中的第一列即x轴；（70行*1列） T=A(:,2) -读取了已知数据中的第二列即y轴；（70行*2列） net1=newff(bp1,T,20); ——建立BP神经网络 net1=train(net1,bp1,T); ——训练网络 M=B(:,1) —— 读取未知数据第一列即x轴 （10行*1列） Y1=sim(net1,M) ——仿真 求出预测数据Y1 plot(bp1,T,'o-'); ——画出已知数据的图形 N=B(:,2) ——读取未知数据第二列即y轴 （10行*1列） plot(M,N,'g*'); ——画出未知数据的图 plot(M,Y1,'b-'); ——画出已知X轴数据的预测曲线图 刚入手学习BP神经网络，我的目标是 根据已知x，y的数据，训练之间的关系，在用X+1的数据预测Y+1，最后用这个预测数据和已知的Y+1数据进行对比，看是否预测正确。 计算运行后，出现：1.隐含层到输出层没有箭头表示，是否没有网络建立成功？2.sim函数中 network/sim (line 271) Input data sizes do not match net.inputs{1}.size. 不懂，求教  |
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clear;clc; a=load('已知数据.mat'); a1=a.A(:,1); %读取横坐标已知数据% a2=a.A(:,2); %读取纵坐标已知数据% a3=a.B(:,1); %读取横坐标预测数据，测试数据% a4=a.B(:,2); %读取纵坐标预测数据，测试数据% [p1,minp,maxp,t1,mint,maxt]=premnmx(a1,a2); %% BP网络训练 % %初始化网络结构 net=newff(p1,a2,[1,10,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); %%设置训练次数 net.trainParam.epochs = 5000; %%设置收敛误差 net.trainParam.goal=0.0000001; %%训练网络 [net,tr]=train(net,p1,t1); %% BP网络预测 %预测数据归一化 b1=premnmx(a3); %网络预测输出 b2=sim(net,b1); %网络输出反归一化 %%将得到的数据反归一化得到预测数据 c=postmnmx(b2,mint,maxt) %% 结果分析 figure(1) plot(a3,a4,'g-'); hold on plot(a3,c,'b*') legend('期望输出','预测输出') 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-a4; figure(2) plot(error,'-*') title('BP网络预测误差','fontsize',12) ylabel('误差','fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) 修改后，仍出现错误使用 network/sim (line 271) Input data sizes do not match net.inputs{1}.size. 出错 bp1m (line 21) b2=sim(net,b1); 估计是sim函数用错了，求教！网络图中输出层与隐含层、隐含层和输出层没有箭头连接 |
2楼2018-07-14 23:17:13
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