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箬茶

木蟲 (職業(yè)作家)

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在線: 240.2小時(shí)
蟲號(hào): 1015554
注冊(cè): 2010-05-10
性別: MM
專業(yè): 計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)

[求助] RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練完成后，預(yù)測(cè)結(jié)果誤差太大了，怎么回事呢？？？

初學(xué)RBF，下面的程序訓(xùn)練沒問題，但是預(yù)測(cè)結(jié)果就差很遠(yuǎn)了，希望專家解答，謝謝~~藍(lán)色字體是存在一些疑問，希望有人能回答一下

代碼如下：
%RBF法建模
%標(biāo)準(zhǔn)化的建模數(shù)據(jù)集
clear all
clear
clc
data=[0.26667 0.47647 0.35 0.30741 0.39565 0.9;
0.2 0.75882 0.35 0.27778 0.53479 0.46001;
0.2 0.52353 0.4 0.33704 0.32609 0.48001;
0.66667 0.52353 0.29999 0.21852 0.27391 0.50001;
0.26667 0.75882 0.6 0.33704 0.32609 0.44001;
0.16667 0.57059 0.29999 0.27778 0.3087 0.46001;
0.2 0.71176 0.4 0.36667 0.44783 0.48001;
0.23333 0.71176 0.5 0.30741 0.15218 0.34001;
0.16667 0.42941 0.5 0.24815 0.5 0.48001;
0.13333 0.57059 0.5 0.3963 0.41305 0.48001;
0.16667 0.75882 0.5 0.21852 0.3087 0.52001;
0.16667 0.71176 0.4 0.27778 0.48261 0.44001;
0.23333 0.75882 0.5 0.33704 0.3087 0.48001;
0.13333 0.75882 0.5 0.33704 0.23913 0.42001;
0.16667 0.75882 0.2 0.18889 0.13478 0.1;
0.13333 0.71176 0.35 0.27778 0.32609 0.14;
0.2 0.24119 0.35 0.24815 0.3087 0.88001;
0.70001 0.47647 0.25 0.33704 0.20435 0.38001;
0.4 0.52353 0.2 0.15927 0.23913 0.34001;
0.26667 0.47647 0.35 0.12963 0.16957 0.36;
0.16667 0.6647 0.35 0.27778 0.27391 0.40001;
0.3 0.61764 0.55 0.24815 0.25652 0.62001;
0.13333 0.75882 0.6 0.30741 0.20435 0.62001;
0.3 0.71176 0.55 0.18889 0.20435 0.70001;
0.13333 0.57059 0.5 0.30741 0.29131 0.72001;
0.16667 0.80588 0.5 0.21852 0.23913 0.60001;
0.1 0.61764 0.6 0.21852 0.16957 0.62001;
0.23333 0.61764 0.5 0.3963 0.3087 0.70001;
0.2 0.80588 0.45 0.18889 0.1 0.48001;
0.23333 0.6647 0.45 0.1 0.11739 0.54001;
0.2 0.52353 0.29999 0.30741 0.16957 0.50001;
0.16667 0.71176 0.6 0.24815 0.23913 0.70001;
0.1 0.85293 0.6 0.12963 0.16957 0.52001;
0.3 0.61764 0.5 0.21852 0.13478 0.64001;
0.13333 0.61764 0.4 0.27778 0.23913 0.62001;
0.16667 0.80588 0.6 0.3963 0.23913 0.36;
0.23333 0.75882 0.75 0.30741 0.1 0.66001;
0.13333 0.9 0.6 0.27778 0.20435 0.44001;
0.16667 0.61764 0.29999 0.27778 0.32609 0.60001;
0.16667 0.71176 0.6 0.27778 0.27391 0.52001;
0.1 0.85293 0.45 0.1 0.23913 0.54001;
0.1 0.71176 0.69999 0.27778 0.43044 0.76001;
0.1 0.38236 0.6 0.30741 0.32609 0.64001;
0.1 0.75882 0.6 0.33704 0.25652 0.46001;
0.73333 0.71176 0.25 0.45556 0.5 0.50001;
0.56667 0.61764 0.35 0.33704 0.34348 0.74;
0.13333 0.6647 0.75 0.75186 0.69131 0.56001;
0.83334 0.61764 0.25 0.60371 0.44783 0.38001;
0.9 0.33529 0.2 0.3963 0.3087 0.54001;
0.4 0.61764 0.5 0.3963 0.44783 0.48001;
0.1 0.57059 0.4 0.57408 0.7261 0.88001;
0.16667 0.61764 0.35 0.27778 0.34348 0.38001;
0.1 0.47647 0.35 0.75186 0.83045 0.62001;
0.2 0.47647 0.35 0.81111 0.83045 0.70001;
0.1 0.33529 0.6 0.9 0.9 0.50001;
0.13333 0.24119 0.4 0.81111 0.86522 0.58356;
0.4 0.80588 0.6 0.48519 0.55218 0.42001;
0.5 0.42941 0.45 0.57408 0.37826 0.56001;
0.16667 0.28824 0.25 0.75186 0.79567 0.54001;
0.23333 0.33529 0.4 0.84075 0.65653 0.68001;
0.13333 0.57059 0.6 0.57408 0.67392 0.46001;
0.5 0.57059 0.5 0.51482 0.55218 0.44001;
0.1 0.6647 0.69999 0.57408 0.65653 0.88001;
0.3 0.75882 0.75 0.21852 0.37826 0.70001;
0.23333 0.57059 0.6 0.3963 0.41305 0.48001;
0.59999 0.80588 0.45 0.24815 0.25652 0.42001;
0.70001 0.28824 0.65 0.63334 0.58696 0.60001;
0.4 0.61764 0.4 0.33704 0.34348 0.34001;
0.46666 0.1 0.5 0.63334 0.65653 0.54001;
0.23333 0.33529 0.25 0.84075 0.7261 0.50001;
0.2 0.47647 0.1 0.27778 0.3087 0.42001;
0.36667 0.52353 0.5 0.51482 0.83045 0.62001;
0.4 0.47647 0.45 0.33704 0.32609 0.50001;
0.33333 0.33529 0.4 0.63334 0.7261 0.46001;
0.23333 0.24119 0.55 0.63334 0.7261 0.53778;
0.13333 0.24119 0.45 0.33704 0.3087 0.76001;
0.33333 0.47647 0.45 0.42593 0.41305 0.70001;
0.5 0.1 0.35 0.3963 0.48261 0.70001;
0.46666 0.52353 0.4 0.63334 0.86522 0.52001;
0.26667 0.33529 0.25 0.69259 0.83045 0.68001;
0.26667 0.71176 0.6 0.42593 0.55218 0.34001;
0.4 0.42941 0.5 0.45556 0.43044 0.52001;
0.23333 0.47647 0.6 0.54445 0.62175 0.52001;
0.36667 0.47647 0.4 0.69259 0.69131 0.52001;
0.26667 0.61764 0.29999 0.63334 0.81306 0.44001;
0.1 0.33529 0.65 0.3963 0.23913 0.44001;
0.13333 0.57059 0.6 0.51482 0.55218 0.38001;
0.2 0.33529 0.55 0.45556 0.55218 0.52001;
0.33333 0.24119 0.29999 0.57408 0.83045 0.64001;
0.16667 0.42941 0.5 0.45556 0.76088 0.58001;
0.13333 0.71176 0.65 0.45556 0.37826 0.22001;
0.1 0.71176 0.6 0.63334 0.69131 0.28001;
0.2 0.52353 0.9 0.36667 0.48261 0.36446;
0.16667 0.71176 0.8 0.36667 0.32609 0.42001;
0.13333 0.42941 0.55 0.51482 0.48261 0.58001;
0.4 0.47647 0.5 0.30741 0.37826 0.48001;
0.8 0.52353 0.4 0.30741 0.34348 0.48001;
0.1 0.6647 0.69999 0.51482 0.5 0.38001;
0.16667 0.6647 0.55 0.45556 0.32609 0.34001;
0.23333 0.61764 0.65 0.51482 0.41305 0.2
0.3 0.71176 0.5 0.33704 0.5174 0.70001;
0.13333 0.57059 0.5 0.33704 0.44783 0.60001;
0.3 0.80588 0.69999 0.54445 0.5174 0.50001;
0.13333 0.75882 0.65 0.3963 0.37826 0.28001;
0.16667 0.71176 0.65 0.57408 0.5 0.70001;
0.16667 0.75882 0.6 0.45556 0.62175 0.44001;
0.26667 0.61764 0.65 0.3963 0.34348 0.74;
0.36667 0.57059 0.5 0.30741 0.39565 0.62001;
0.16667 0.57059 0.65 0.3963 0.29131 0.62001;
0.2 0.52353 0.5 0.48519 0.39565 0.44001;
0.4 0.52353 0.45 0.33704 0.34348 0.56001;
0.13333 0.52353 0.5 0.33704 0.29131 0.52001;
0.26667 0.42941 0.5 0.75186 0.65653 0.76001;
0.13333 0.24119 0.5 0.54445 0.58696 0.64001;
0.13333 0.14707 0.1 0.51482 0.5174 0.58001;
0.2 0.24119 0.29999 0.60371 0.62175 0.74;
0.26667 0.42941 0.25 0.57408 0.65653 0.60001;
0.56667 0.19412 0.4 0.78148 0.69131 0.70001;
0.4 0.57059 0.25 0.60371 0.58696 0.50001;
0.33333 0.47647 0.25 0.48519 0.65653 0.72001;
0.4 0.38236 0.29999 0.42593 0.23913 0.58001;
0.13333 0.61764 0.65 0.57408 0.55218 0.70001;
0.23333 0.42941 0.69999 0.63334 0.48261 0.62001];

%訓(xùn)練數(shù)據(jù)
p=data(1:100,1:5);
t=data(1:100,6);

p=p';
t=t';

%測(cè)試數(shù)據(jù)
p_test=data(101:123,1:5);
t_test=data(101:123,6);

p_test=p_test';
t_test=t_test';

%—————————初始化———————————————
[~,Q]=size(p);
SamNum =Q; % 總樣本數(shù)
InDim = 1; % 樣本輸入維數(shù)，輸入維數(shù)設(shè)置有什么要求嗎？
ClusterNum = 5; % 隱節(jié)點(diǎn)數(shù)，即聚類樣本數(shù)
Overlap = 1; % 隱節(jié)點(diǎn)重疊系數(shù)

%選擇初始聚類中心
Centers = p(:,1:ClusterNum);

NumberInClusters = zeros(ClusterNum,1); % 各類中的樣本數(shù)，初始化為零
IndexInClusters = zeros(ClusterNum,SamNum); % 各類所含樣本的索引號(hào)
while 1,
NumberInClusters = zeros(ClusterNum,1); % 各類中的樣本數(shù)，初始化為零
IndexInClusters = zeros(ClusterNum,SamNum); % 各類所含樣本的索引號(hào)

% 按最小距離原則對(duì)所有樣本進(jìn)行分類
for i = 1:SamNum

%計(jì)算所有樣本輸入與聚類中心的距離
AllDistance = dist(Centers',p(:,i));

%按對(duì)小距離原則對(duì)樣本進(jìn)行分類
[~,Pos] = min(AllDistance);
NumberInClusters(Pos) = NumberInClusters(Pos) + 1;
IndexInClusters(Pos,NumberInClusters(Pos)) = i;
end

% 保存舊的聚類中心
OldCenters = Centers;

%重新計(jì)算各類新的聚類中心
for i = 1:ClusterNum
Index = IndexInClusters(i,1:NumberInClusters(i));
Centers(:,i) = mean(p(:,Index)')';
end

% 判斷新舊聚類中心是否一致，是則結(jié)束聚類
EqualNum = sum(sum(Centers==OldCenters));
if EqualNum == InDim*ClusterNum,
break,
end
end

% 根據(jù)各聚類中心之間的距離確定各隱節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展常數(shù)（寬度）
AllDistances = dist(Centers',Centers); % 計(jì)算隱節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)中心間的距離（矩陣）
Maximum = max(max(AllDistances)); % 找出其中最大的一個(gè)距離
for i = 1:ClusterNum % 將對(duì)角線上的0 替換為較大的值
AllDistances(i,i) = Maximum+1;
end
spread = Overlap*min(min(AllDistances)') % 以隱節(jié)點(diǎn)間的最小距離作為擴(kuò)展常數(shù)
%spread = Overlap*min(AllDistances)' % 以隱節(jié)點(diǎn)間的最小距離作為擴(kuò)展常數(shù)
%spread有問題
%使用min(min())，不用雙min的話，spread是一個(gè)矩陣，不是一個(gè)數(shù)字，怎么解決？？？%---------------------------------------------------
% 訓(xùn)練與測(cè)試
net = newrbe(p,t,spread);

a = sim(net,p) % 測(cè)試 - 輸出為預(yù)測(cè)值
err1 = sum((t-a).^2) % 訓(xùn)練誤差的平方和
%---------------------------------------------------
% 結(jié)果作圖
%subplot(1,2,1);
figure(1)
plot(t,'r+:')
hold on
plot(a,'bo:')
title('+為真實(shí)值，o為預(yù)測(cè)值')
title('RBF網(wǎng)絡(luò)擬合曲線圖--訓(xùn)練');
legend('實(shí)際值','估計(jì)值');
ylabel('樣本輸出');
xlabel('輸入樣本點(diǎn)');
axis([1,105,0,1]);

b=sim(net,p_test)
err2=sum((t_test-b).^2) % 訓(xùn)練誤差的平方和
%subplot(1,2,2);
figure(2)
plot(t_test,'r+:')
hold on
plot(b,'bo:')
title('+為真實(shí)值，o為預(yù)測(cè)值')
title('RBF網(wǎng)絡(luò)擬合曲線圖--測(cè)試');
legend('實(shí)際值','估計(jì)值');
ylabel('樣本輸出');
xlabel('輸入樣本點(diǎn)');
axis([0,25,-20,5]);

結(jié)果截圖：
訓(xùn)練圖

測(cè)試結(jié)果圖：

[ Last edited by 箬茶 on 2012-11-22 at 16:26 ]

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左眼微笑♡♡♡……//就算你什么都沒有了，至少還有自己…………

1樓 2012-11-20 21:34:50

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鐵蟲 (初入文壇)

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個(gè)人認(rèn)為三個(gè)方面：
1.輸入輸出數(shù)據(jù)是否歸一化處理；
2.用于測(cè)試的數(shù)據(jù)的每一維是否是你訓(xùn)練數(shù)據(jù)的相應(yīng)維數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，如果測(cè)試數(shù)據(jù)處于訓(xùn)練數(shù)據(jù)邊緣，也可能會(huì)突變；
3.過渡訓(xùn)練，精度過高，泛華能力變差。好像是應(yīng)該相應(yīng)的減少點(diǎn)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)吧。如果你用的是matlab工具箱，好像不能設(shè)置隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)。
個(gè)人意見，可以交流啊，呵呵

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9樓2013-05-03 17:44:17

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箬茶

木蟲 (職業(yè)作家)

茶坊主の等等……

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有沒有人解答一下呢？？？？？？？？

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左眼微笑♡♡♡……//就算你什么都沒有了，至少還有自己…………

2樓2012-11-23 15:25:15

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rockhq

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數(shù)據(jù)應(yīng)該要?dú)w一化處理，同時(shí)應(yīng)該選擇算法。

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3樓2012-11-25 16:31:39

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rockhq

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增大隱節(jié)點(diǎn)數(shù)，再試一試。

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4樓2012-11-25 16:32:53

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