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lcsfengshi木虫 (初入文坛)
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BP神经网络预测价格，提示size出错？
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p是历史价格(296个)，t是所要预测价格(21个)。但程序运行错误不知怎么改？ 运行结果：“Error using network/train (line 272) Output data size does not match net.outputs{2}.size. ” clear all p=[331.40 333.50 333.10 333.89 333.60 335.80 335.70 337.00 337.80 337.20 339.01... 339.05 339.80 339.60 337.20 336.20 334.55 335.10 335.51 336.61 334.80 336.60... 337.10 336.90 337.30 336.45 326.80 326.75 328.85 318.90 323.20 323.15 323.00... 326.40 324.10 320.70 320.29 320.55 319.10 319.00 318.48 319.10 319.31 321.00... 319.10 320.10 321.00 321.85 322.95 322.10 322.70 322.10 321.05 319.32 321.05... 319.61 319.88 320.10 314.10 316.60 315.40 316.80 311.49 311.80 289.00 274.30... 276.99 275.30 284.50 288.60 283.50 290.20 294.80 295.85 297.15 299.30 294.10... 294.49 296.80 296.90 293.00 291.11 285.00 280.60 277.80 275.90 282.50 281.29... 279.20 279.00 280.70 279.00 277.95 280.80 281.50 278.60 279.60 278.50 277.45... 281.00 277.95 277.05 275.55 274.50 266.50 262.65 259.44 258.70 251.69 250.00... 241.80 253.95 256.30 252.00 255.30 252.50 250.80 253.50 253.10 259.35 257.45... 259.70 259.08 259.15 256.30 259.80 264.50 266.90 268.70 264.40 266.50 264.40... 260.00 265.31 264.35 258.20 263.55 259.50 257.10 258.80 262.80 266.40 267.99... 264.35 267.50 271.50 272.00 273.55 270.60 272.20 271.60 273.40 277.55 278.30... 282.35 279.00 277.90 279.35 279.80 275.65 273.18 276.18 273.60 272.50 268.15... 261.50 263.21 261.90 258.90 263.40 262.45 262.30 264.50 262.51 265.60 263.20... 262.05 259.70 257.40 254.89 253.10 255.00 253.80 260.00 260.70 259.40 262.50... 262.60 262.90 262.90 263.50 264.25 263.30 262.10 260.68 258.30 258.60 258.20... 258.90 257.58 253.29 251.95 250.40 252.51 253.00 252.80 250.80 250.95 245.90... 245.70 243.40 247.29 245.65 244.40 244.30 245.70 242.00 241.00 243.88 243.10... 243.00 245.00 246.70 246.30 241.45 242.60 245.00 242.95 240.50 236.20 238.58... 237.50 239.00 239.00 240.60 239.00 237.40 244.52 244.60 241.80 242.00 243.30... 245.81 246.30 244.39 244.25 245.25 246.40 246.01 243.65 243.30 246.75 247.50... 247.80 245.80 245.50 246.10 248.10 249.75 251.00 252.00 252.15 256.40 259.85... 258.00 258.30 257.55 259.30 260.35 262.00 265.00 261.00 262.80 266.00 263.80... 263.09 262.95 265.30 262.45 264.65 267.30 269.78 269.16 273.05 269.05 261.03... 265.21 265.60 263.80 261.00 261.99 259.00 258.10 258.30 257.70 ]'; %===========期望输出======= t=[256.06 255.7 257.30 257.10 261.20 261.30 262.80 262.60 264.01 262.00 260.00 259.50 259.35 257.95 258.50 257.80 257.70 259.70 261.95 260.00 260.20]'; ptest=[331.40 333.50 333.10 333.89 333.60 335.80 335.70 337.00 337.80 337.20 339.01... 339.05 339.80 339.60 337.20 336.20 334.55 335.10 335.51 336.61 334.80 336.60... 337.10 336.90 337.30 336.45 326.80 326.75 328.85 318.90 323.20 323.15 323.00... 326.40 324.10 320.70 320.29 320.55 319.10 319.00 318.48 319.10 319.31 321.00... 319.10 320.10 321.00 321.85 322.95 322.10 322.70 322.10 321.05 319.32 321.05... 319.61 319.88 320.10 314.10 316.60 315.40 316.80 311.49 311.80 289.00 274.30... 276.99 275.30 284.50 288.60 283.50 290.20 294.80 295.85 297.15 299.30 294.10... 294.49 296.80 296.90 293.00 291.11 285.00 280.60 277.80 275.90 282.50 281.29... 279.20 279.00 280.70 279.00 277.95 280.80 281.50 278.60 279.60 278.50 277.45... 281.00 277.95 277.05 275.55 274.50 266.50 262.65 259.44 258.70 251.69 250.00... 241.80 253.95 256.30 252.00 255.30 252.50 250.80 253.50 253.10 259.35 257.45... 259.70 259.08 259.15 256.30 259.80 264.50 266.90 268.70 264.40 266.50 264.40... 260.00 265.31 264.35 258.20 263.55 259.50 257.10 258.80 262.80 266.40 267.99... 264.35 267.50 271.50 272.00 273.55 270.60 272.20 271.60 273.40 277.55 278.30... 282.35 279.00 277.90 279.35 279.80 275.65 273.18 276.18 273.60 272.50 268.15... 261.50 263.21 261.90 258.90 263.40 262.45 262.30 264.50 262.51 265.60 263.20... 262.05 259.70 257.40 254.89 253.10 255.00 253.80 260.00 260.70 259.40 262.50... 262.60 262.90 262.90 263.50 264.25 263.30 262.10 260.68 258.30 258.60 258.20... 258.90 257.58 253.29 251.95 250.40 252.51 253.00 252.80 250.80 250.95 245.90... 245.70 243.40 247.29 245.65 244.40 244.30 245.70 242.00 241.00 243.88 243.10... 243.00 245.00 246.70 246.30 241.45 242.60 245.00 242.95 240.50 236.20 238.58... 237.50 239.00 239.00 240.60 239.00 237.40 244.52 244.60 241.80 242.00 243.30... 245.81 246.30 244.39 244.25 245.25 246.40 246.01 243.65 243.30 246.75 247.50... 247.80 245.80 245.50 246.10 248.10 249.75 251.00 252.00 252.15 256.40 259.85... 258.00 258.30 257.55 259.30 260.35 262.00 265.00 261.00 262.80 266.00 263.80... 263.09 262.95 265.30 262.45 264.65 267.30 269.78 269.16 273.05 269.05 261.03... 265.21 265.60 263.80 261.00 261.99 259.00 258.10 258.30 257.70 256.06 255.7... 257.30 257.10 261.20 261.30 262.80 262.60 264.01 262.00 260.00 259.50 259.35... 257.95 258.50 257.80 257.70 259.70 261.95 260.00 260.20]; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %将数据归一化 net=newff(minmax(pn),[11,1],{'tansig', 'purelin'},'traingdm'); %网络创建traingdm net.trainParam.show=1000; net.trainParam.epochs=50000; %训练次数设置 net.trainParam.goal=1e-3; %训练所要达到的精度 net.trainParam.lr=0.05; %学习速率 net=train(net,pn,tn); p2n=tramnmx(ptest,minp,maxp);%测试数据的归一化 an=sim(net,p2n); a=postmnmx(an,mint,maxt) %数据的反归一化 ，即最终想得到的预测结果 plot(1:length(t),t,'o',1:length(t)+1,a,'*'); title('*表示预测值--- o表示实际值') grid on m=length(a); %向量a的长度 t1=[t,a(m)]; error=t1-a; %误差向量 figure plot(1:length(error),error,'-.') title('误差变化图') grid on |
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