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YprettyboyB银虫 (初入文坛)
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【已完结】BP神经网络程序问题
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clc; clear all; %原始输入数据 p=[227.3 68.3 1.6 45.2 28.0 13.32; 195.2 67.8 0.5 66.3 27.3 7.12; 243.2 64 1.5 46.0 31.8 13.44; 303.7 42.6 0.8 52.0 31.0 11.20; 154.4 29 0.9 76.7 27.8 4.77; 129 40 0.9 62.0 30.8 8.29; 205.2 43.9 0.9 62.0 28.6 8.44; 751.1 438 2.2 45.5 28.6 13.34; 792.3 477.8 0.7 56.4 28.8 9.69; 757.4 439.8 1.5 44.0 32.6 14.27; 631.4 324.1 0.1 51.9 31.9 11.27; 645.4 318.8 0.9 71.4 29.4 5.92; 692.6 421.3 0.8 59.9 31.5 8.99; 769.4 411.7 0.9 56.6 30.4 10.16; 1119.3 657 2.2 42.9 29.4 14.53; 1317.7 734.1 0.4 54.8 30.5 10.14; 1178.9 660.8 1.3 42.2 33.9 15.22; 995.7 555.6 0.3 46.5 33.1 13.23; 1112.2 643.6 1.0 63.6 30.7 7.85; 1111.3 664.5 0.9 54.2 32.2 10.59; 1240.3 647.2 0.8 53.0 32.5 11.02; 1391.6 738.6 1.6 38.6 30.0 16.07; 1799.8 836.4 0.3 54.9 31.1 10.39; 1537.2 755.2 1.7 41.1 34.7 15.67; 1250.2 686.1 2.4 45.9 33.5 13.53; 1331.1 746.9 1.1 60.2 31.7 8.84; 1310.5 771.9 1.1 60.2 31.7 8.84; 1623.0 751.7 1.0 43.8 33.1 14.36 1341.0 681.2 1.5 41.5 29.8 14.87; 1533.8 792.0 0.2 46.4 34.0 13.75; 1313.8 738.2 1.4 40.4 35.0 15.90; 919.2 517.3 2.6 46.5 33.9 13.23; 1372.9 742.5 1.5 62.6 31.7 8.12; 1344.9 747.0 0.9 42.7 35.0 14.81; 1889.8 699.2 1.3 42.7 33.7 14.81; 970.2 577.5 3.6 36.3 31.1 16.68; 979.2 681.0 0.2 58.2 29.8 9.31; 969.2 685.5 1.4 45.6 32.3 13.51; 646.2 450.2 1.5 47.0 33.8 13.03; 834.3 654.9 1.0 65.1 31.3 7.61; 990.4 643.5 1.1 62.0 33.1 9.85; 1317.1 596.0 0.8 49.3 32.9 12.19; 145.8 421.9 2.7 42.2 27.1 14.32; 76.3 500.0 0.2 63.7 29.6 7.76; 159.1 509.1 1.7 48.4 31.3 12.45; 204.6 379.3 0.8 52.1 31.8 11.22; 72.5 471.4 0.6 70.7 30.7 6.36; 39.8 464.1 1.5 59.9 33.4 9.11; 141.7 423.9 0.9 59.2 31.7 8.97; 131.4 144.9 1.1 57.0 29.3 9.64; 26.4 167.6 0.3 66.9 29.6 6.86; 117.8 171.9 1.6 49.3 30.7 12.16; 143.8 144.6 0.9 54.8 31.5 10.40; 77.5 157.2 1.0 67.2 30.3 6.95; 64.4 155.4 0.7 54.2 32.3 9.57; 107.8 143.6 0.9 59.4 31.3 9.11; 30.7 0 0.7 56.7 28.9 9.66; 32.0 0 1.3 61.1 30.2 8.38; 70.8 0 2.1 50.6 30.0 11.44; 144.1 0 1.1 56.4 31.3 9.85; 65.3 0 0.7 66.7 30.0 7.14; 41.1 0 0.5 46.7 31.6 8.53; 35.6 0 0.7 62.1 31.0 8.30; 29.5 0 0.6 57.7 28.7 9.50; 15.6 0 0.3 63.2 29.4 7.89; 67.1 0 1.1 52.5 29.7 11.02; 227 0 0.5 58.4 31.1 9.38; 71 0 0.7 66.8 29.7 7.10; 28.1 0 0.7 42.7 31.1 7.37; 57.4 0 0.5 62.7 30.3 8.09; 49.4 0 0.5 58.5 28.3 9.16; 31.6 0 0.3 67.7 29.0 6.76; 82.8 0 1.5 54.4 29.5 10.43; 220.9 0 0.5 57.7 30.6 9.16; 61.1 0 0.8 67.4 29.6 6.84; 41.6 0 0.7 65.0 30.8 7.44; 61.5 0 0.5 60.5 30.1 8.55; 122.2 22.2 0.5 54.1 28.0 10.43; 91.9 22.6 0.5 63.9 28.9 7.79; 144.3 21.5 1.8 48.7 30.7 12.37; 199.8 14.8 0.8 65.2 29.4 7.73; 87.7 10.6 0.6 71.7 29.1 5.89; 78.5 13.3 0.9 62.2 30.3 8.11; 107.0 14.2 0.6 64.1 29.8 7.66]'; t=[51; 100.0; 30.0; 53.9; 130.6; 67.2; 72.8; 40; 67.8; 31.1; 47.2; 124.4; 66.1; 76.7; 33; 72.8; 30.0; 40.6; 79.4; 52.8; 93.3; 29; 71.1; 29.4; 40.0; 88.3; 40.0; 48.9; 31; 72.2; 30.6; 52.2; 60.6; 40.0; 40.0; 38; 77.2; 33.3; 50.0; 52.2; 57.8; 48.3; 31; 74.4; 40.0; 48.9; 73.3; 70.6; 37; 83.3; 41.7; 55.0; 59.4; 60.6; 70.0; 48; 70.0; 41.1; 60.0; 75.6; 68.9; 86.1; 72; 65.0; 46.1; 56.7; 82.8; 96.7; 96.7; 41; 107.2; 50.0; 71.7; 83.9; 82.2; 115.6; 29; 80.6; 40.0; 78.9; 116.1; 67.2; 107.2]'; pt=[31.6 0 0.3 67.7 29.0 6.76; 82.8 0 1.5 54.4 29.5 10.43; 220.9 0 0.5 57.7 30.6 9.16; 61.1 0 0.8 67.4 29.6 6.84; 41.6 0 0.7 65.0 30.8 7.44; 61.5 0 0.5 60.5 30.1 8.55; 122.2 22.2 0.5 54.1 28.0 10.43; 91.9 22.6 0.5 63.9 28.9 7.79; 144.3 21.5 1.8 48.7 30.7 12.37; 199.8 14.8 0.8 65.2 29.4 7.73; 87.7 10.6 0.6 71.7 29.1 5.89; 78.5 13.3 0.9 62.2 30.3 8.11; 107.0 14.2 0.6 64.1 29.8 7.66]'; tt=[107.2; 50.0; 71.7; 83.9; 82.2; 115.6; 29; 80.6; 40.0; 78.9; 116.1; 67.2; 107.2]'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %将数据归一化 NodeNum1 =12; % 隐层节点 TypeNum = 1; % 输出节点 TF1 = 'tansig'; TF2 = 'tansig'; net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,TypeNum],{TF1TF2},'traingdx'); inputWeights=net.IW{1,1}; %第一层权值输出 inputbias=net.b{1}; %第一层偏置 layerWeights=net.LW{2,1}; %第二次权值输出 layerbias=net.b{2};%第二层偏置 %构建网络 net.trainParam.show=500; net.trainParam.epochs=500000; %最长步数 net.trainParam.goal=0.01; %目标误差 net.trainParam.lr=0.3; %学习率 net.trainParam.mc=0.9; %动量 net=train(net,pn,tn); %网络模拟仿真 a1=sim(net,pn); figure;%仿真图 plot(1:length(tn),tn,'D',1:length(a1),a1,'S'); title('ѵÁ•ÍøÂç•ÂÕæ£º¡ó±íʾԤ²âÖµ---¡õ±íʾʵ¼ÊÖµ'); grid on; E=tn-a1;%仿真误差 figure;%仿真误差图 plot(1:length(E),E,'-'); title('ѵÁ•Îó²î±ä»¯Í¼'); grid on; an=sim(net,pt);%测试检验数据仿真 plot(1:length(tt),tt,'o',1:length(an),an,'+'); title('¼ìÑéÍøÂç•ÂÕæ£ºo±íʾԤ²âÖµ--- *±íʾʵ¼ÊÖµ'); grid on %增加网格 E1=tt-an; %测试检验数据仿真的误差 figure;%误差图 plot(1:length(E1),E1,'-.'); title('¼ìÑéÎó²î±ä»¯Í¼'); grid on %网格 这是BP神经网络的源程序,不知道哪里出错了,用matlab运行时一直出现这个错误: ??? Error using ==> minus Matrix dimensions must agree. Error in ==> premnmx at 105 tn = 2*(t-mint0*oneQ)./((maxt0-mint0)*oneQ) - 1;想请各位大虾帮帮忙!!!!!万分感谢!!!!!!!!!!!!! [ Last edited by 1592203609 on 2013-12-8 at 14:07 ] |
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p=[ ...... 1310.5 771.9 1.1 60.2 31.7 8.84; 1623.0 751.7 1.0 43.8 33.1 14.36 1341.0 681.2 1.5 41.5 29.8 14.87; .... ] p中少一个分号 |
4楼2013-12-03 12:25:38












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