luffy800

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[求助] matlab 的 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測問題..小作業(yè)..

有沒有對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等比較熟悉的同學(xué)？我是一名學(xué)生，正在學(xué)習(xí)bp網(wǎng)絡(luò)，有一個小小的作業(yè)。期待您能幫我解答...現(xiàn)在有10組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)有4個輸入節(jié)點和3個輸出節(jié)點，建立bp網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練..然后再另外拿兩組數(shù)據(jù)的輸入來預(yù)測結(jié)果校驗誤差，對比實際的輸出與網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的輸出的誤差..如果可以..請留個Q..我提供數(shù)據(jù)..幫我解決下代碼問題.....

或者幫我指導(dǎo)下我的代碼...誤差總是很高...而且運行仿真語句的時候出來的10組結(jié)果數(shù)據(jù)都是一樣的....是什么問題呢...?是應(yīng)為數(shù)據(jù)太少嗎...?還是我的代碼出問題了...?
求各位哥哥姐姐解答....謝謝了...

附上代碼
% NEWFF——生成一個新的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
% TRAIN——對 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練
% SIM——對 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真

%  定義訓(xùn)練樣本
% P 為輸入矢量
P=[4.32 17.78 77.9 21.157;9.48 21 69.52 20.038;8.36 27.61 64.03 18.317;9.68 32.88 57.44 16.065;3.21 9.44 87.35 13.484;9.62 15.56 74.82 18.103;10.49 19.45 70.06 18.173;16.62 22.41 60.97 18.33;12.52 23.94 63.54 18.472;13.1 24.97 61.33 19.211]'
% T 為目標(biāo)矢量
T=[327 897 480;322 868 472;315 843 460;305 800 447;302 741 420;389 834 465;392 801 422;448 846 463;475 890 491;479 891 509]'

size(P)
size(T)
% size(P)
% size(T)

%  創(chuàng)建一個新的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
net_1=newff(minmax(P),[10,3],{'tansig','purelin'},'traingdm')

%  當(dāng)前輸入層權(quán)值和閾值
inputWeights=net_1.IW{1,1}
inputbias=net_1.b{1}
%  當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)層權(quán)值和閾值
layerWeights=net_1.LW{2,1}
layerbias=net_1.b{2}

%  設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)
net_1.trainParam.show = 50;
net_1.trainParam.lr = 0.01;
net_1.trainParam.mc = 0.9;
net_1.trainParam.epochs = 10000;
net_1.trainParam.goal = 1e-6;

%  調(diào)用 TRAINGDM 算法訓(xùn)練 BP 網(wǎng)絡(luò)
[net_1,tr]=train(net_1,P,T);

%  對 BP 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真
A = sim(net_1,P);
%  計算仿真誤差
E = T - A;
MSE=mse(E)

x=[9.5 23.8 66.7 19.238]';
B=sim(net_1,x)
H=[319 857 469]'
K=H-B
MSE=mse(K)

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1樓 2012-02-23 16:48:47

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luffy800

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有人嗎....?

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2樓2012-02-25 10:01:03

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3樓2012-03-01 16:29:48

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jswoo

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多少？？

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4樓2012-03-05 12:59:16

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【答案】應(yīng)助回帖

感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1

誤差還可以，R2=0.9幾了~~

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5樓2012-03-05 15:24:43

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youlinhuang

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同求啊~

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努力奮斗！

6樓2012-03-30 11:24:09

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【答案】應(yīng)助回帖

感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1

話說，怎么沒看到你的x=[9.5 23.8 66.7 19.238]';歸一化？我用C++做的哈，matlab不是特別了解。但是net_1=newff(minmax(P),[10,3],{'tansig','purelin'},'traingdm')你好像把P歸一化了，所以是一個小范圍的值，但是x范圍太大，應(yīng)該是這個原因。

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7樓2012-04-20 11:03:27

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yafeixiong

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【答案】應(yīng)助回帖

我也在研究這些問題，還在研究中··探討一下··

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8樓2012-10-10 09:47:57

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夏天summer

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啊。。。。偶也是個新手

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時間如拉車的牛。

9樓2012-11-22 20:56:22

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小杜同學(xué)

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樓主問題解決了嗎？請問數(shù)據(jù)比較少能用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎？？

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10樓2013-04-26 22:31:36

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