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z1991yan鐵蟲 (初入文壇)
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[求助]
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差大
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求大神幫我分析一下為什么測(cè)試樣本的誤差太大 clear all； p=[5 2 5 1 5 5 5 3 3 4 4 3; 4 1 5 1 5 5 3 3 3 4 4 3; 5 2 1 1 5 5 4 3 3 4 4 3; 4 1 3 4 5 4 5 4 4 4 5 4; 5 2 5 4 5 5 4 4 4 4 5 4; 6 2 5 4 5 5 3 4 4 4 5 4; 4 1 1 5 5 5 1 3 4 4 2 4; 5 2 1 5 5 5 1 3 4 4 2 4; 3 1 3 4 2 3 5 5 5 3 5 4; 4 1 5 4 2 4 4 5 5 3 5 4; 5 2 5 4 5 5 4 5 5 3 5 4; 4 1 3 2 5 4 4 3 3 4 4 4; 5 2 3 2 5 4 4 3 3 4 4 4; 4 1 3 2 5 4 2 3 3 3 3 3; 3 1 3 1 5 3 4 3 3 3 3 3; 5 2 5 3 5 5 1 3 4 4 4 3; 4 1 5 3 5 4 5 3 4 4 4 3; 5 2 3 1 3 5 2 3 4 4 4 3; 5 4 1 4 5 5 4 4 4 5 5 5; 5 1 5 4 5 5 2 4 4 5 5 5; 4 1 3 4 5 4 3 4 4 5 5 5; 4 1 3 3 5 4 4 2 2 4 3 3; 5 1 5 3 5 4 4 2 2 4 3 3; 5 2 1 5 5 5 4 2 3 4 3 4; 5 2 5 5 5 5 4 2 3 4 3 4; 4 1 1 3 5 4 1 4 4 5 3 4; 4 2 3 3 5 3 4 4 4 5 3 4; 5 1 5 3 5 5 2 4 4 5 3 4; 3 1 5 2 5 4 4 2 3 4 3 3; 5 2 5 3 5 5 4 4 3 4 5 4; 4 1 3 3 5 4 1 4 3 4 5 4; 5 2 3 3 5 5 3 5 4 4 5 4; 4 1 5 3 5 4 2 5 4 4 5 4; 5 2 3 3 5 5 1 5 4 4 5 4; 4 1 3 3 5 4 2 4 4 4 5 3; 5 2 5 2 5 5 1 3 5 3 3 3; 4 1 1 4 3 3 4 4 4 4 5 3; 4 2 3 2 5 4 3 4 4 4 5 3; 5 2 5 2 5 5 5 4 4 4 5 3; 2 1 3 3 3 2 2 4 3 4 4 5; 5 1 5 3 5 4 4 4 3 4 4 5; 3 1 3 2 3 2 4 4 5 3 4 2; 5 2 1 2 5 4 2 4 5 3 4 2; 3 1 1 3 3 3 2 5 4 4 3 4; 4 1 5 3 5 4 4 5 4 4 3 4; 5 1 1 2 5 4 2 4 4 3 5 3; 5 2 3 4 5 5 1 2 2 5 2 4; 5 1 5 2 5 4 2 5 5 4 4 3; 5 2 1 2 5 5 2 5 5 4 4 3; 2 1 1 2 4 2 3 5 5 4 4 3; ]; %定義訓(xùn)練樣本輸入向量 p=p' t=[8903;8513;8333;11445;12486; 16920;7563;8000;11160;12829; 14674;9511;9346;8889;9715; 8788;10707;7888;12500;15910; 14734;6123;6635;8274;8647;9075; 10113;11172;7527;9455;9317; 14063;12228;12786;9301;7077; 9147;9694;10152;10364;11567 8182;8910;10931;10144;9314 6970;10680;9790;10715]; %定義訓(xùn)練樣本輸出向量 t=t' [pn,minp,maxp]=premnmx(p);%對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練的輸入樣本進(jìn)行歸一化處理 [tn,minP,maxP]=premnmx(t);%對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練的輸出樣本進(jìn)行歸一化處理 s1=25;%隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù) net=newff(minmax(pn),[25,1],{'logsig','purelin'},'traingdm'); inputWeights=net.IW{1,1}; inputbias=net.b{1}; %當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)層權(quán)值和閡值 layerWeights=net.LW{2,1}; layerbias=net.b{2}; pause clc %設(shè)置訓(xùn)練參數(shù) net.trainParam.show=50; net.trainParam.lr=0.05; net.trainParam.mc=0.9; net.trainParam.epochs=5000; net.trainParam.goal=1e-10; pause clc %調(diào)用TRA工NBFG算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò) [net,tr]=train(net,pn,tn); pause clc A=sim(net,pn) B=postmnmx(A,minP,maxP); %計(jì)算仿真誤差 E=A-tn %期望誤差 MSE=mse(E) pause P2=[3 1 5 2 4 2 3 5 5 4 4 3; 4 1 3 3 5 4 2 4 4 4 4 4; 5 2 5 3 5 5 5 4 4 4 4 4; 5 2 5 5 5 5 4 3 2 4 3 4; 4 1 1 5 5 3 2 3 2 4 3 4; 5 2 3 5 5 5 3 2 3 3 3 3; 5 1 5 5 5 4 4 2 3 3 3 3; 4 1 5 2 5 4 2 4 4 5 4 4; 5 2 5 3 5 5 1 4 4 4 4 4; ]; p2=P2'; p2n=tramnmx(p2,minp,maxp); a2n=sim(net,p2n); a2=postmnmx(a2n,minP,maxP); T2=[11195;9783;10385;8371;8064;7356;7806;10225;8911]; t2=T2'; E2=a2-t2; %期望誤差 figure(1) plot(B,'  g')hold on plot(t,'-*'); legend('預(yù)測(cè)輸出','期望輸出') title('BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出','fontsize',12) ylabel('函數(shù)輸出','fontsize',12) xlabel('樣本','fontsize',12) %預(yù)測(cè)誤差 error=A-tn; figure(2) plot(error,'-.*k'); title('BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差','fontsize',12); ylabel('誤差','fontsize',12); xlabel('樣本','fontsize',12); figure(3) plot((A-tn)./tn,'-.*k'); title('神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差百分比'); figure(4) plot(a2,'-ok'); hold on plot(t2,'-.*k'); legend('預(yù)測(cè)輸出','實(shí)際輸出'); title('BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出','fontsize',12); ylabel('函數(shù)輸出','fontsize',12); xlabel('樣本','fontsize',12); figure(5) plot(E2,'-.*k'); title('BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差','fontsize',12); ylabel('誤差','fontsize',12); xlabel('樣本','fontsize',12); figure(6) plot((a2-t2)./t2,'-.*k'); title('神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差百分比') ; clc echo off 3.png untitled.png |
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2樓2017-07-05 16:37:38
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