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wanghc1988

新虫 (小有名气)

应助: 0 (幼儿园)
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虫号: 881156
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性别: GG
专业: 环境工程

[求助] Matlab 神经网络求助

各位大神在下想用BP模拟水质，121天的进水，前80天数据训练，后41天验证，总共18个参数，前12个为输入量，后6个为输出量，在下初涉及此，很难搞懂，自己捣鼓了个破程序请哪位大神指点指点！！！谢谢

Data=[3114.8 2536 23.1 1.138 11 15.5 276 370 889 68.8 65.5 7.15 48 13 15.5 2.60 0.39 19 ;
3030.5 2345 23.4 1.234 11 15.5 283 355 567 71.9 71.8 5.15 38 13 14.1 2.65 0.30 10 ;
2988.0 2456 23.6 1.216 11 15.3 207 340 412 52.2 45.8 5.15 47 12 13.5 2.63 0.32 8 ;
3037.5 2215 23.8 1.111 11 15.5 158 370 580 54.2 51.1 7.10 54 14 15.6 2.96 0.43 16;
3059.5 2132 23.9 1.483 14 15.2 254 425 613 56.9 56.4 4.30 47 13 14.1 2.69 0.18 9 ;
3013.4 2013 24.0 1.429 13 15.2 162 442 389 33.9 23.9 3.85 50 12 13.1 3.21 0.20 11;
3035.5 2245 24.5 1.274 12 15.6 215 461 457 37.3 34.0 8.05 48 13 14.3 2.42 0.27 10 ;
3021.7 1856 24.5 1.426 13 15.2 196 388 479 55.9 42.9 8.10 50 13 10.9 2.12 0.21 9 ;
3020.8 2265 24.9 1.516 14 15.2 213 356 508 53.7 45.5 5.05 55 13 14.5 2.12 0.17 18;
2991.2 2103 25.1 1.546 14 15.5 266 309 440 49.1 41.1 5.70 59 13 9.0    1.98 0.18 13 ;
2934.7 2201 25.6 1.132 10 15.5 221 238 289 49.2 42.3 5.75 51 11 12.3 2.10 0.44 12 ;
3048.6 2245 25.9 1.574 14 15.7 211 485 485 50.8 41.4 5.30 55 10 9.5 2.04 0.17 17 ;
3020.2 2136 25.9 1.361 13 15.9 237 361 501 46.9 37.9 4.40 53 8 15.3 2.75 0.22 16 ;
3015.1 2032 26.0 1.335 13 16.1 191 318 525 54.4 42.5 4.80 57 9 15.9 3.60 0.23 8 ;
3004.7 2456 26.4 1.299 12 15.6 142 195 614 50.7 44.4 5.20 54 7 15.4 3.36 0.25 17;
3038.3 2120 26.4 1.283 12 15.9 252 284 638 54.3 45.1 7.35 54 9 15.3 2.32 0.26 16 ;
3020.1 2102 26.2 1.168 11 16.0 163 261 590 55.9 50.9 5.05 55 8 15.9 3.20 0.35 11 ;
2978.8 2135 26.5 1.208 12 16.1 280 239 450 54.4 49.0 4.85 59 10 18.5 3.45 0.30 16 ;
3073.1 2012 27.5 1.425 13 16.5 175 297 762 45.3 35.4 5.25 54 13 13.6 5.72 0.20 16 ;
2979.3 2132 27.6 1.995 14 17.0 266 194 502 53.4 47.7 4.40 50 11 12.5 1.85 0.10 11 ;
3000.6 2015 27.9 1.787 13 16.5 328 311 457 51.5 44.4 3.70 58 14 15.1 1.56 0.12 9 ;
2985.0 1985 27.8 1.879 12 16.7 164 294 413 51.2 46.5 5.05 52 12 14.1 1.46 0.11 13;
2949.1 2121 28.2 1.308 13 16.6 223 158 421 42.5 38.6 5.85 55 14 17.0 1.48 0.24 13 ;
2981.3 2235 28.9 1.157 10 16.6 194 167 540 52.4 47.2 5.45 54 11 12.3 2.26 0.40 11 ;
3024.0 2012 28.9 1.104 10 16.5 244 239 631 56.6 56.3 5.50 56 12 13.5 1.90 0.47 11 ;
2962.6 2013 29.5 0.976 9 16.4 183 185 446 64.6 64.7 3.60 54 14 16.9 2.08 0.84 8 ;
3037.6 2415 29.8 0.974 9 16.5 191 275 645 63.0 56.5 5.60 59 10 17.3 1.82 0.84 14;
2933.4 2200 29.9 0.977 9 17.3 295 176 338 43.4 34.6 4.40 50 11 18.7 1.52 0.78 11 ;
2969.5 2224 30.2 1.047 10 16.8 187 261 388 62.9 55.9 5.75 58 11 17.5 1.86 0.54 10 ;
3065.3 2299 30.9 1.037 10 17.4 214 374 646 58.4 52.1 8.05 52 11 19.7 1.48 0.54 11 ;
3307.1 2452 31.5 1.119 9 17.4 266 740 1159 54.8 38.5 9.85 54 11 10.8 1.86 0.50 19 ;
2954.4 2163 31.6 1.030 9 17.6 243 191 393 58.6 46.0 4.35 43 10 14.9 1.10 0.64 13 ;
3046.7 2152 32.1 1.105 11 17.4 148 472 432 29.6 21.2 4.05 47 12 17.7 1.36 0.42 17 ;
2994.9 2123 32.8 1.097 10 17.5 167 319 405 38.4 30.8 4.80 53 11 13.8 1.24 0.48 11 ;
2984.8 2365 32.9 1.076 10 17.1 296 200 504 50.8 46.8 6.10 55 11 14.1 1.40 0.52 17 ;
2991.5 2198 32.9 1.118 10 18.0 202 174 561 50.0 45.9 5.85 54 13 10.3 1.62 0.52 13 ;
2950.8 2245 33.5 1.102 9 17.5 265 157 418 53.4 48.6 6.70 51 11 11.5 1.14 0.52 9 ;
2994.8 2145 33.9 1.037 10 17.4 190 298 429 50.0 45.6 8.05 58 11 17.9 1.69 0.56 16;
2947.5 2139 33.8 1.058 9 17.1 207 149 415 51.4 47.9 7.95 58 13 10.9 1.40 0.68 16 ;
2941.2 2015 34.5 1.132 10 17.4 190 208 320 41.3 35.6 5.35 55 13 11.3 1.66 0.46 17 ;
2965.8 2635 33.5 1.054 9 17.2 241 204 423 46.0 42.8 6.40 58 13 10.0 1.24 0.76 16 ;
3005.0 2456 33.6 1.061 10 17.5 116 370 385 32.8 28.5 5.60 57 16 13.2 1.34 0.58 14 ;
2987.6 2354 34.2 1.023 9 17.4 155 259 445 45.2 39.6 5.65 58 15 12.5 1.42 0.76 17 ;
3011.4 2541 34.8 1.126 9 17.5 107 434 336 28.2 24.4 3.65 49 12 8.9 0.92 0.56 17 ;
2962.6 2156 35.2 1.127 10 17.5 143 183 435 53.6 49.2 5.35 54 13 10.2 1.06 0.50 16 ;
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2999.3 2365 34.8 1.070 9 17.6 237 298 447 56.4 54.6 6.60 52 12 10.1 1.00 0.68 17 ;
2996.8 2452 33.5 1.037 9 17.8 180 255 487 61.3 56.3 6.90 47 11 11.9 1.02 0.72 12 ;
3007.6 2542 33.2 0.989 9 17.4 221 298 480 54.4 49.4 7.10 42 11 17.8 1.34 0.74 15 ;
3038.5 2451 32.1 0.980 9 17.4 201 353 539 62.1 54.8 7.65 40 13 16.1 1.14 0.84 8 ;
3011.5 2356 31.5 1.045 10 17.3 270 272 526 57.4 53.5 6.50 52 10 16.5 1.04 0.56 11;
2990.8 2456 32.2 1.053 8 18.9 284 252 483 58.8 51.8 5.70 39 11 10.3 0.88 0.74 10 ;
2990.2 2452 31.5 1.031 9 18.8 246 279 451 63.5 57.6 7.60 55 11 13.1 1.12 0.69 11 ;
3009.8 2136 30.9 0.997 9 18.8 212 311 494 53.5 48.0 4.95 53 10 14.6 0.90 0.80 11 ;
3037.6 2456 30.8 1.001 9 18.7 221 455 446 63.0 53.1 4.65 52 9 17.1 1.18 0.70 10 ;
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3037.0 2458 30.8 0.971 9 19.1 205 285 648 70.0 61.2 6.20 57 9 18.5 0.96 0.82 14;
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3088.0 2458 29.8 0.990 10 19.2 401 409 722 63.0 56.3 7.50 58 11 18.5 1.16 0.72 14 ;
2975.8 2415 29.1 1.022 9 19.2 271 257 433 42.2 39.6 5.35 40 9 14.6 2.60 0.68 15 ;
3072.8 2635 28.5 1.034 9 18.4 189 428 641 50.7 44.6 6.25 53 10 11.5 1.55 0.76 16 ;
3022.5 2415 27.6 1.052 8 18.5 218 356 515 51.2 47.9 5.75 43 11 10.3 1.45 0.75 15 ;
2978.7 2365 27.2 1.075 9 18.1 244 257 445 44.6 41.0 5.45 56 11 9.2    0.88 0.72 15 ;
2992.4 2585 26.5 1.050 8 18.7 216 290 465 51.5 44.6 6.05 49 10 10.0 1.14 0.78 11 ;
3002.1 2236 25.3 1.091 8 18.7 199 309 484 49.3 42.8 5.85 52 11 8.1    1.34 0.76 16 ;
3063.0 2485 24.5 1.041 10 18.6 227 560 492 50.1 41.2 7.45 45 11 12.2 0.91 0.69 14 ;
3051.0 2489 23.2 1.055 9 18.7 226 415 589 50.3 45.3 6.85 50 11 10.2 1.04 0.74 11 ;
2965.5 2754 22.1 1.036 9 18.6 277 245 417 53.8 48.6 4.55 46 11 14.9 1.70 0.62 14 ;
3096.5 2577 21.6 1.021 9 19.1 226 470 716 58.2 51.8 7.10 41 10 14.7 1.42 0.68 8 ;
3027.8 2452 21.6 1.032 12 18.4 202 405 506 57.8 50.7 6.65 41 10 12.0 0.98 0.74 9 ;
3009.3 2401 20.3 0.998 9 17.5 228 295 542 61.0 50.8 7.30 42 10 17.7 1.94 0.70 11;
3019.8 2475 20.6 0.986 9 18.7 173 355 524 64.8 56.5 6.35 43 10 16.9 2.94 0.78 11 ;
3070.3 2452 19.8 0.970 9 18.7 245 495 586 56.4 47.3 8.65 47 10 18.0 3.62 0.84 11 ;
2979.3 2365 20.6 0.996 14 18.6 163 265 452 73.2 61.7 6.30 36 8 18.1 4.60 0.70 13 ;
3065.3 2456 19.2 0.993 12 19.0 287 365 696 74.1 64.5 9.45 30 11 17.9 5.05 0.72 11 ;
2984.9 2365 18.5 1.007 9 18.8 199 264 499 64.6 62.4 5.25 36 9 17.8 5.75 0.66 10 ;
3031.1 2425 18.1 0.984 12 14.9 263 358 600 60.4 60.1 7.45 37 9 18.0 5.45 0.76 9 ;
3182.8 2321 18.2 0.975 9 18.9 403 314 1246 67.3 71.0 9.45 40 10 17.1 5.02 0.84 17;
3187.1 2546 17.6 0.970 9 15.6 296 622 983 72.4 71.0 11.80 35 9 18.0 6.20 0.84 12 ;
3219.0 2575 16.2 0.981 9 17.6 448 490 1231 67.1 70.9 10.00 32 9 17.9 4.21 0.78 11 ;
3050.5 2441 16.2 0.999 9 15.6 389 270 757 66.8 67.3 7.40 44 9 17.5 5.15 0.70 13 ;
3106.9 2451 15.9 0.987 9 15.1 297 435 833 64.5 65.9 7.95 49 10 17.4 5.45 0.76 12 ;
3204.0 2598 15.8 0.992 10 17.5 325 782 936 68.1 69.9 8.10 40 9 17.3 5.35 0.74 14 ;
3075.9 2462 15.6 1.005 9 15.2 296 454 708 64.5 70.1 6.65 41 8 17.3 3.52 0.68 10 ;
3095.4 2485 15.2 0.995 9 16.1 466 489 757 62.1 65.4 7.55 33 11 18.3 4.21 0.70 17 ;
3132.9 2506 14.6 0.978 11 18.4 302 546 857 64.5 69.2 7.75 36 11 17.8 5.15 0.80 14 ;
3045.0 2456 14.3 1.009 9 16.0 335 397 635 60.1 58.7 5.35 37 11 18.1 7.63 0.65 12 ;
2961.7 2396 14.2 1.026 10 17.4 312 270 412 61.5 68.0 5.45 36 10 18.8 7.21 0.58 9 ;
3139.3 2545 14.1 0.987 9 15.2 250 679 767 59.7 64.9 8.10 49 10 18.7 6.42 0.73 8 ;
2981.7 2635 13.9 1.002 9 14.8 279 316 452 48.4 48.4 5.05 43 10 18.4 5.63 0.67 14;
3037.4 2456 13.5 1.150 11 15.0 323 304 685 60.1 67.0 4.70 56 15 17.6 5.89 0.36 12 ;
3049.7 2268 13.6 1.074 11 14.8 347 305 734 59.3 65.3 4.85 55 13 18.1 5.63 0.47 14 ;
3024.4 2352 13.4 1.036 10 14.6 296 288 647 58.3 63.4 4.90 57 13 18.2 4.68 0.56 16 ;
3006.3 2421 13.2 1.056 11 14.3 276 305 560 55.2 60.2 4.50 58 15 17.3 6.42 0.52 19 ;
2979.9 2341 13.2 0.990 10 14.2 239 284 473 58.1 63.8 4.20 52 13 18.6 8.52 0.72 16 ;
3000.7 2540 13.0 1.039 10 14.1 227 316 528 52.7 57.9 4.30 57 13 17.0 7.65 0.57 18 ;
3007.1 2255 12.8 1.005 10 14.2 236 307 561 53.8 59.0 5.10 56 14 17.4 8.65 0.68 14 ;
2985.6 2345 12.9 0.985 9 14.3 251 144 618 56.8 59.5 5.45 52 11 17.4 7.52 0.77 17 ;
3083.2 2354 13.2 0.983 9 15.0 261 316 858 59.7 66.2 6.20 58 9 17.8 8.63 0.77 11 ;
3004.4 2356 13.2 1.051 10 14.4 277 378 489 54.9 58.1 4.90 55 9 16.8 7.52 0.54 13 ;
3021.0 2265 13.5 1.017 10 14.2 276 328 599 54.7 59.6 5.10 55 9 18.1 6.32 0.62 12 ;
3066.8 2450 14.2 1.037 14 14.5 274 328 782 53.9 59.8 4.76 53 9 18.7 6.23 0.55 18 ;
3080.2 2310 14.6 1.063 10 14.7 288 408 766 60.4 68.9 4.33 56 8 18.5 6.32 0.49 19 ;
2938.5 2302 14.5 1.049 8 15.2 276 152 422 56.8 65.9 4.67 55 9 18.8 5.73 0.52 15 ;
3028.9 2245 14.9 1.098 10 15.3 277 500 481 56.9 67.1 4.95 53 9 17.9 5.24 0.43 16 ;
2987.0 2240 15.2 1.070 12 14.6 273 385 413 55.7 61.9 5.13 54 9 19.1 4.65 0.47 18 ;
3016.6 2362 15.2 1.087 10 14.9 284 322 587 57.2 62.8 5.11 58 9 18.9 5.63 0.44 17 ;
3074.3 2452 15.6 1.044 12 14.8 334 512 652 56.5 62.2 4.90 56 14 17.3 4.52 0.55 19 ;
3043.6 2310 15.9 1.027 15 15.6 315 334 684 59.8 64.3 5.35 58 14 17.4 5.12 0.60 18 ;
3012.2 2108 16.2 1.009 10 14.4 296 201 674 62.7 70.7 5.25 57 14 18.0 4.63 0.65 10 ;
2960.3 2452 16.9 1.015 12 14.8 193 165 476 57.3 54.0 4.75 50 14 19.9 4.53 0.60 16 ;
2999.0 2198 17.2 1.064 14 15.5 253 335 461 60.1 56.7 5.20 52 15 17.4 4.55 0.50 11 ;
3026.8 2189 17.8 1.044 12 14.8 166 295 612 57.0 52.7 5.05 52 13 17.3 4.85 0.55 17 ;
2968.0 2452 17.9 1.031 12 14.6 307 170 502 67.4 62.1 4.75 54 15 16.6 3.42 0.60 18 ;
2996.3 2145 18.6 1.095 10 15.1 309 295 490 54.9 50.9 5.10 38 15 16.2 3.45 0.45 13 ;
3028.8 2252 18.9 1.110 11 14.9 331 375 540 51.4 47.6 4.90 58 13 19.5 3.20 0.40 18 ;
3027.3 2116 19.6 1.065 10 15.3 240 327 582 55.8 48.9 4.40 48 15 17.1 3.38 0.50 13 ;
3011.5 2514 19.8 1.080 11 15.1 557 289 557 57.2 50.1 4.68 52 15 18.1 3.94 0.46 12 ;
2977.8 2014 20.3 1.070 11 15.5 264 265 446 56.7 51.7 4.80 58 12 18.1 3.25 0.48 14 ;
3058.3 2189 21.2 1.051 10 15.0 242 360 673 64.9 60.4 4.70 35 12 18.3 2.42 0.52 11];
dInput = Data(:,1:12);
dOutput = Data(:,13:18);
dInput = dInput';
dOutput = dOutput';
[dInput,minp,maxp,dOutput,mint,maxt] = premnmx(dInput,dOutput);
Input = dInput(1:12,1:80);
Output = dOutput(1,1:80);
CheckIn = dInput(1:12,81:121);
CheckOut = dOutput(1,81:121);
Para.Goal = 0.001;
Para.Epochs = 100000;
Para.LearnRate = 0.5;
Para.Show =10;
Para.InRange = [-1 1;-1 1;-1 1;-1 1;-1 1;-1 1;-1 1;-1 1;-1 1;-1 1;-1 1;-1 1];
Para.Neurons = [20 1];
Para.TransferFcn= {'tansig' 'logsig' 'trainlm'};
Para.TrainFcn = 'trainscg';
Para.LearnFcn = 'learngdm';
Para.PerformFcn = 'mse';
Net = newff(Para.InRange,Para.Neurons,Para.TransferFcn,Para.TrainFcn,Para.LearnFcn,Para.PerformFcn);
Net.trainParam.show = Para.Show;
Net.trainParam.goal = Para.Goal;
Net.trainParam.lr = Para.LearnRate;
Net.trainParam.epochs = Para.Epochs;
Net.trainParam.lr = Para.LearnRate;
Net.performFcn = Para.PerformFcn;
Out1 =sim(Net,Input);
Sse1 =mse(Output-Out1);
[Net TR] = train(Net,Input,Output);
Out3 =sim(Net,Input);
mse2=mse(Out3-Output);
n=length(Output);
for i=1:n
plot(i,Output(i),'o',i,Out3(i),'r*')
hold on
end
title('train')
Out4=sim(Net,CheckIn);
result=(Out4-CheckOut)./CheckOut;
mse3=mse(Out4-CheckOut);
figure(2)
n=length(CheckOut);
for i=1:n
plot(i,CheckOut(i),'bo',i,Out4(i),'r*')
hold on
end
title('predict data')
legend('real data',' predict data ')

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