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鲁鲁修木虫 (小有名气)
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[求助]
用BP神经网络预测，求大虫帮助
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做一个浓度测试，共有21组数据 1.0000 0.9836 0.9643 0.9509 0.9345 0.9211 0.9048 0.8652 0.8214 0.7792 0.7321 0.6607 0.5595 0.4991 0.4226 0.3571 为输入数据 0.2857 0.2122 0.1369 0.0637 0.0000 后5组为检验数据 小弟刚学MATLAb 做毕业设计，改了多次还是不知道哪里错了 求大侠指导 谢谢了 P=[1.0000 0.9836 0.9643 0.9509 0.9345 0.9211 0.9048 0.8652 0.8214 0.7792 0.7321 0.6607 0.5595 0.4991 0.4226 0.3571]; T=[0.2857 0.2122 0.1369 0.0637 0.0000]; net_1=newff(minmax(P),[5,1],{'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 = 0.05; net_1.trainParam.mc = 0.9; net_1.trainParam.epochs = 10000; net_1.trainParam.goal = 1e-3; % 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net_1,tr]=train(net_1,P,T); test=[1.0000 0.9836 0.9643 0.9509 0.9345 0.9211 0.9048 0.8652 0.8214 0.7792 0.7321 0.6607 0.5595 0.4991 0.4226 0.3571]; y=sim(net,test); plot(P,y); title('浓度的预测'); legend('浓度实际值','浓度预测值'); |
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2楼2013-01-21 16:16:19
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你对神经网络还是理解的不太好，你需要输入的训练样本是 P T， 经过训练后，只需要给出P，就能预测出y(也就是真实值T)。 你看一下例子~ %一个简单的BP网络拟合问题 %训练样本的生成 P=-1:0.1:1; T = [-.9602 -.5770 -.0729 .3771 .6405 .6600 .4609 ... .1336 -.2013 -.4344 -.5000 -.3930 -.1647 .0988 ... .3072 .3960 .3449 .1816 -.0312 -.2189 -.3201]; chois=rand(size(T)); T=T+chois; PR=minmax(P); %创建网络 net=newff(PR,[10 1],{'tansig','purelin'},'traingd'); %设置训练参数 net.trainParam.epochs=3000; net.trainParam.goal=0.001; %训练网络 net=train(net,P,T); %仿真 y=sim(net,P); %作出拟合图形 figure plot(P,T,'o', P, y,'r*:');  |
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