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[交流]
神经网络误差能小到什么程度？50组2输入1输出，有噪声
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（1）我认为数据较少，而且带有噪声肯定都会影响预测误差。理想的神经网络应该也只能做到拟合大部分数据的趋势，即找到一个能吻合大部分数据的曲线或曲面之类的，而误差大的数据如果拟合了就是过拟合了，是否如此？ （2）是否有可能使用其他神经网络、优化方法或者滤波方法（如卡尔曼滤波）将误差减小？ （3）是否可以先对数据做一个滤波，得到一个较为光滑的曲线或曲面，再用神经网络。这样做是否合理？ 我测试过BP网络，GRNN网络（参考了《MATLAB神经网络30个案例分析》的代码），也试过用遗传算法和粒子群算法优化过BP网络的权值和阈值，但结果都不太理想，最好的时候最大误差为3%。 之前使用《MATLAB神经网络30个案例分析》里面BP网络的2000组数据，和标准BP网络，可以得到好结果； 数据减少到50组时，结果不理想，改用遗传算法和粒子群算法优化后，可以得到好结果； 但是改用我的数据后，结果不理想，遂改用GRNN网络，因为看到说GRNN网络在数据少、有噪声的时候效果较好，结果误差仍在3-6%左右，和标准BP的训练结果差不多（使用trainbr的训练函数，经测试与trainlm相比，可一定程度减小对噪声的敏感）。 （4）按理说，数据本身有噪声，神经网络应该没有办法预测出噪声来对吧，就算对训练数据吻合得很好，测试数据一定会有较大误差的。 但我看到了某些论文，只使用16组数据，5输入1输出，最大误差可达到0.2%，让我有些怀疑——>>“基于BP算法的Ti_Fe_Mo_Mn_Nb_Zr系钛合金成分优化_张新平” 我的数据（2输入1输出）： 35 63 44.47208034 40 58 43.37076701 45 53 45.67914691 50 48 44.03014619 55 43 44.96041577 60 38 46.50834384 65 33 50.6472286 70 28 51.39186436 75 23 55.09955603 80 18 53.46804111 35 61 43.1369966 40 56 45.95242891 45 51 45.61627748 50 46 45.2226054 55 41 48.60043474 60 36 49.3521831 65 31 49.24866766 70 26 51.28755039 75 21 52.6189214 80 16 51.92857686 35 59 47.36187126 40 54 47.05920797 45 49 46.49966271 50 44 47.58686538 55 39 51.15660537 60 34 53.12603026 65 29 52.67316955 70 24 53.91252778 75 19 53.93608167 80 14 51.29224162 35 57 45.9586564 40 52 48.18363928 45 47 48.72747075 50 42 51.74254119 55 37 52.8216001 60 32 53.7335477 65 27 53.21013713 70 22 54.42745029 75 17 54.47342193 80 12 52.10802696 35 55 48.82937754 40 50 48.40717714 45 45 50.01345578 50 40 52.44110726 55 35 54.2750511 60 30 54.3942549 65 25 54.44782604 70 20 54.26603704 75 15 52.83631964 80 10 50.36458835 |
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