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luffy800新蟲 (初入文壇)
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[求助]
matlab 的 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè) 問題..小作業(yè)..
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有沒有對(duì)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(gè)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(gè)輸入節(jié)點(diǎn)和3個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，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(cè)結(jié)果校驗(yàn)誤差，對(duì)比實(shí)際的輸出與網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的輸出的誤差..如果可以..請(qǐng)留個(gè)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(yùn)行仿真語句的時(shí)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(gè)新的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) % TRAIN——對(duì) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練 % SIM——對(duì) 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(gè)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(duì) BP 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真 A = sim(net_1,P); % 計(jì)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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