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请高手指教如何提高这个BP神经网络的预测精度
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请高人指点，以下为我为毕业论文设计用MATLAB做的BP神经网络，目前存在两个问题： 1.模型预测精度特别低。 我已经尝试改变隐含层节点数（从20到100都一一试过了），并将传递函数和训练函数都做了替换，但均无明显效果。不知该从何处着手提高模型的预测和训练精度。 2.每次程序运行完，都要提示错误，貌似是运算符合不对，但是改过之后依然有误。不知该怎么改？ clc; clear; close all; warning off; tic; %用2012年数据创建模型，2011年数据验证模型精确度。 自动读取文本文档，第一行为农学参数，第二行至最后一行都为光谱值。 data1=importdata('E:\2012SR.txt'); data2=importdata('E:\2011SR.txt'); M1 = size(data1,2);%行 Y1 = data1(1,1:M1);%第一行所有列,农学参数，2012 M2 = size(data2,2); Y2 = data2(1,1:M2);%第一行所有列，农学参数,2011 P =data1(2:size(data1,1),: ); %2012年光谱数据，文本里第二行开始，所有列 T = Y1 ; %2012年农学参数，第一行所有列 N2011_validation=data2(2:size(data2,1),: ) ; %2011年光谱数据，文本里第二行开始，所有列 N2012_data=P; %2012年光谱数据 net=newff(P,T,[61 1],{'tansig' 'purelin'},'traingd') t1 = clock; %计时开始 net = fitnet(70); net.trainParam.epochs = 5000; %设置训练次数 net.trainParam.goal = 0.01; %设置性能函数（训练要求精度） net.trainParam.show = 1; %每10显示 net.trainParam.Ir = 0.005; %设置学习速率 net = train(net,P,T); %训练BP网络（P为输入，T为输出） datat = etime(clock,t1); Nets = net; view(Nets); %2011年数据进行验证 y = sim(net,N2011_validation); figure; plot(y,'k-x');hold on plot(N2011_validation(1:126),'.k');hold on ymin=-1; ymax=4; axis([0 length(N2011_validation) floor(ymin) ceil(ymax)]); legend('Pridicted values','Measured values'); title('模型预测结果， 烟叶N含量'); %2012年数据进行测试 y1=sim(net,N2012_data); figure; plot(y1,'k-x'); hold on; plot(N2012_data(1:102),'.k'); ymin=0; ymax=4; axis([0 length(N2012_data) floor(ymin) ceil(ymax)]); legend('Pridicted values','Measured values'); title('模型训练结果， 烟叶N含量'); %导入到文本文件 fid=fopen('E:\2012SR1.txt','wt'); if fid == -1 error('文件打开失败'); end fprintf(fid,'实际值 预测值\n'); A=[N2012_data;y1]; fprintf(fid,'%f %f\n',A); fclose(fid); fid=fopen('E:\2011SR1.txt','wt'); if fid == -1 error('文件打开失败'); end fprintf(fid,'实际值 预测值\n'); A=[N2011_validation;y]; fprintf(fid,'%f %f\n',A); fclose(fid); %预测效果分析 for i = 1:length(N2011_validation); K(i) = abs(y(i) - N2011_validation(i))/(N2011_validation(i)); end RMSE = sqrt(sum((y-N2011_validation)*(y-N2011_validation)')/length(N2011_validation)) E= 1-sum((y-N2011_validation)*(y-N2011_validation)')/sum((N2011_validation-mean(N2011_validation))*(N2011_validation-mean(N2011_validation))') k= average(sum(abs((y-N2011_validation)/(N2011_validation)))) %训练效果分析 for i = 1:length(N2012_data); K_1(i) = average(sum(abs((y1(i)-N2012_data(i))/(N2012_data(i))))); end RMSE_1=sqrt(sum((y1-N2012_data)*(y1-N2012_data)')/length(N2012_data)) E_1= 1-sum((y1-N2012_data)*(y1-N2012_data)')/sum((N2012_data-mean(N2012_data))*(N2012_data-mean(N2012_data))') k_1 = average(sum(abs((y1-N2012_data)/(N2012_data)))) 预测出来的结果总是整体偏高，不知道跟我没有进行数据归一化有没有关系？如果进行数据归一化和反归一化，该在哪个地方怎么添加程序呢？请高手指教[ Last edited by jjdg on 2013-1-23 at 13:03 ] |
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