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matlab 的 bp神经网络 预测 问题..小作业..
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有没有对人工神经网络， bp神经网络等比较熟悉的同学？我是一名学生，正在学习bp网络，有一个小小的作业。期待您能帮我解答...现在有10组数据，每组数据有4个输入节点和3个输出节点，建立bp网络并训练..然后再另外拿两组数据的输入来预测结果校验误差，对比实际的输出与网络预测的输出的误差..如果可以..请留个Q..我提供数据..帮我解决下代码问题..... 或者帮我指导下我的代码...误差总是很高...而且运行仿真语句的时候出来的10组结果数据都是一样的....是什么问题呢...?是应为数据太少吗...?还是我的代码出问题了...? 求各位哥哥姐姐解答....谢谢了... 附上代码 % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 % 定义训练样本 % P 为输入矢量 P=[4.32 17.78 77.9 21.157;9.48 21 69.52 20.038;8.36 27.61 64.03 18.317;9.68 32.88 57.44 16.065;3.21 9.44 87.35 13.484;9.62 15.56 74.82 18.103;10.49 19.45 70.06 18.173;16.62 22.41 60.97 18.33;12.52 23.94 63.54 18.472;13.1 24.97 61.33 19.211]' % T 为目标矢量 T=[327 897 480;322 868 472;315 843 460;305 800 447;302 741 420;389 834 465;392 801 422;448 846 463;475 890 491;479 891 509]' size(P) size(T) % size(P) % size(T) % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,3],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW{1,1} inputbias=net_1.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW{2,1} layerbias=net_1.b{2} % 设置训练参数 net_1.trainParam.show = 50; net_1.trainParam.lr = 0.01; net_1.trainParam.mc = 0.9; net_1.trainParam.epochs = 10000; net_1.trainParam.goal = 1e-6; % 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net_1,tr]=train(net_1,P,T); % 对 BP 网络进行仿真 A = sim(net_1,P); % 计算仿真误差 E = T - A; MSE=mse(E) x=[9.5 23.8 66.7 19.238]'; B=sim(net_1,x) H=[319 857 469]' K=H-B MSE=mse(K) |
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