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lujiami木虫 (正式写手)
木木
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[求助]
基于L-M算法的BP神经网络
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高手帮忙看下有没有问题呀，训练得怎么这么快呢 %数据经归一化处理后作为输入（一行为一个样本）2-7-1 P1=[0 1; 0.11253 0.49084; 0.25064 0.20489; 0.35294 0.0998; 0.4399 0.08635; 0.52174 0.06273; 0.59591 0.03544; 0.66752 0.04644; 0.73402 0.02892; 0.79795 0.02159; 1 0]'; %以SOC归一化处理后作为目标向量 T1=[0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1]; P2=[ 0 1; 0.36456 0.22631; 0.51935 0.06049; 0.65377 0.03765; 0.86762 0.011; 1 0]'; T2=[0 0.2 0.4 0.6 0.8 1]; %创建一个BP神经网络，每一个输入向量的取值范围为[0 ,1]，隐含层有5个神经%元，输出层有一个神经元，隐含层的激活函数为tansig，输出层的激活函数为%logsig，训练函数利用lm规则函数 net=newff([0 1;0 1;],[7,1],{'logsig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.epochs=1500; net.trainParam.goal=0.01; %设置学习速率为0.01 LP.lr=0.01; net=train(net,P1,T1); y1=sim(net,P1);%训练值 e1=T1-y1; error1=mse(e1,net)%error为网络的误差向量 save net %保存最好的网络 y2=sim(net,P2);%检验值 e2=T2-y2; error2=mse(e2,net)%error2为网络的检验误差向量 新手上路，希望大家批评指正 |
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