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北京石油化工學(xué)院2026年研究生招生接收調(diào)劑公告
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yue_shen000

新蟲 (初入文壇)

[求助] 求高手幫我修改BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼

初學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，要做畢設(shè)了。我的這段代碼有點問題，參考一些書修改了幾次還是不行。求指導(dǎo)。
（figure(1)中表情那的字符是冒號和字母o的）
CODE:
%輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)
input_train=[10 0.1 0.1 18 60;
    10 0.1 0.1 18 70;
    10 0.1 0.1 18 80;
    10 0.2 0.2 24 60;
    10 0.2 0.2 24 70;
    10 0.2 0.2 24 80;
    10 0.5 0.4 30 60;
    10 0.5 0.4 30 70;
    10 0.5 0.4 30 80;
    13 0.1 0.1 30 60;
    13 0.1 0.2 30 70;
    13 0.1 0.4 30 80;
    13 0.3 0.1 18 60;
    13 0.2 0.2 18 70;
    13 0.2 0.4 18 80;
    13 0.5 0.1 24 60;
    13 0.5 0.2 24 70;
    13 0.5 0.4 24 80;
    16 0.1 0.4 24 60;
    16 0.1 0.4 24 70;
    16 0.1 0.4 24 80;
    16 0.2 0.1 30 60;
    16 0.2 0.1 30 70;
    16 0.2 0.1 30 80;
    16 0.5 0.2 18 60;
    16 0.5 0.2 18 70;
    16 0.5 0.2 18 80];
%訓(xùn)練目標(biāo)向量
output_train=[0.62 0.65 0.65 0.69 0.59 0.52 0.57 0.58 0.42 0.64 0.71 0.75 0.68 0.54 0.57 0.87 0.52 0.52 0.75 0.68

0.71 0.64 0.86 0.95 0.68 0.57 0.52];
%測試樣本
input_test=[10 0.5 0.2 18 80;
    8 0.7 0.3 18 80;
    16 0.1 0.1 30 60;
    18 0.05 0.05 36 60];
%測試目標(biāo)
output_test=[0.54 0.42 0.71 0.9];
%訓(xùn)練數(shù)據(jù)歸一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)參數(shù)
net=newff(inputn,outputn,[10,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
net.trainparam.show=300;
net.trainparam.mc=0.9;
net.trainparam.lr=0.05;
net.trainparam.epochs=2000;
net.trainparam.goal=0.0001;
%BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
[net,tr]=train(net,inputn,outputn);
%預(yù)測數(shù)據(jù)歸一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出
an=sim(net,inputn_test);
%輸出結(jié)果反歸一化
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);

figure(1)
plot(BPoutput,':og')
hold on
plot(output_test,'-*');
legend('預(yù)測輸出','期望輸出')
title('BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出','fontsize',12)
ylabel('函數(shù)輸出','fontsize',12)
xlabel('樣本','fontsize',12)
%預(yù)測誤差
error=BPoutput-output_test;

figure(2)
plot(error,'-*')
title('BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差','fontsize',12)
ylabel('誤差','fontsize',12)
xlabel('樣本','fontsize',12)

figure(3)
plot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*');
title('神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差百分比')

[ Last edited by xiegangmai on 2012-5-13 at 23:08 ]
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jswoo

鐵桿木蟲 (著名寫手)

阿拉多夢
★
臭水溝: 金幣+1, 謝謝交流~~ 2012-05-13 17:27:55
引用回帖:
5樓: Originally posted by yue_shen000 at 2012-05-13 14:44:36:
怎么改呢？

把修改后的代碼復(fù)制過去就直接可以用了。
7樓2012-05-13 16:09:33
已閱   回復(fù)此樓   關(guān)注TA 給TA發(fā)消息 送TA紅花 TA的回帖
查看全部 9 個回答

yue_shen000

新蟲 (初入文壇)
大家?guī)蛶兔Π�，感激不盡。。。
2樓2012-05-12 21:25:41
已閱   回復(fù)此樓   關(guān)注TA 給TA發(fā)消息 送TA紅花 TA的回帖

jswoo

鐵桿木蟲 (著名寫手)

阿拉多夢

【答案】應(yīng)助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
yue_shen000: 金幣+40, ★★★★★最佳答案, 很好 2012-05-13 14:52:36
yue_shen000: 回帖置頂 2012-05-13 14:53:38
xiegangmai: 金幣+2, 謝謝應(yīng)助！ 2012-05-13 23:09:03
CODE:
%輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)
input_train=[10 0.1 0.1 18 60;
    10 0.1 0.1 18 70;
    10 0.1 0.1 18 80;
    10 0.2 0.2 24 60;
    10 0.2 0.2 24 70;
    10 0.2 0.2 24 80;
    10 0.5 0.4 30 60;
    10 0.5 0.4 30 70;
    10 0.5 0.4 30 80;
    13 0.1 0.1 30 60;
    13 0.1 0.2 30 70;
    13 0.1 0.4 30 80;
    13 0.3 0.1 18 60;
    13 0.2 0.2 18 70;
    13 0.2 0.4 18 80;
    13 0.5 0.1 24 60;
    13 0.5 0.2 24 70;
    13 0.5 0.4 24 80;
    16 0.1 0.4 24 60;
    16 0.1 0.4 24 70;
    16 0.1 0.4 24 80;
    16 0.2 0.1 30 60;
    16 0.2 0.1 30 70;
    16 0.2 0.1 30 80;
    16 0.5 0.2 18 60;
    16 0.5 0.2 18 70;
    16 0.5 0.2 18 80]';
%訓(xùn)練目標(biāo)向量
output_train=[0.62 0.65 0.65 0.69 0.59 0.52 0.57 0.58 0.42 0.64 0.71 0.75 0.68 0.54 0.57 0.87 0.52 0.52 0.75 0.68 0.71 0.64 0.86 0.95 0.68 0.57 0.52];
%測試樣本
input_test=[10 0.5 0.2 18 80;
    8 0.7 0.3 18 80;
    16 0.1 0.1 30 60;
    18 0.05 0.05 36 60]';
%測試目標(biāo)
output_test=[0.54 0.42 0.71 0.9];
%訓(xùn)練數(shù)據(jù)歸一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)參數(shù)
net=newff(inputn,outputn,[8,8],{'tansig','purelin'},'trainlm');
net.trainparam.show=300;
net.trainparam.mc=0.9;
net.trainparam.lr=0.05;
net.trainparam.epochs=200;
net.trainparam.goal=0.001;
%BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
[net,tr]=train(net,inputn,outputn);
%預(yù)測數(shù)據(jù)歸一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出
an=sim(net,inputn_test);
%輸出結(jié)果反歸一化
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);

figure(1)
plot(BPoutput,'g')
hold on
plot(output_test,'-*');
legend('預(yù)測輸出','期望輸出')
title('BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出','fontsize',12)
ylabel('函數(shù)輸出','fontsize',12)
xlabel('樣本','fontsize',12)
%預(yù)測誤差
error=BPoutput-output_test;

figure(2)
plot(error,'-*')
title('BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差','fontsize',12)
ylabel('誤差','fontsize',12)
xlabel('樣本','fontsize',12)

figure(3)
plot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*');
title('神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差百分比')
3樓2012-05-13 10:17:25
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★ ★
臭水溝: 金幣+2, 謝謝交流~~ 2012-05-13 11:02:32
yue_shen000: 回帖置頂 2012-05-13 14:52:59
程序基本可行，主要是輸入輸出矩陣出了問題，注意矩陣的行列，另外由于數(shù)據(jù)少，預(yù)測的效果不是很好
4樓2012-05-13 10:19:27
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