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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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fanfanjia

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[求助] 請高手指教如何提高這個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度

請高人指點，以下為我為畢業(yè)論文設(shè)計用MATLAB做的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前存在兩個問題：
1.模型預(yù)測精度特別低。
我已經(jīng)嘗試改變隱含層節(jié)點數(shù)（從20到100都一一試過了），并將傳遞函數(shù)和訓(xùn)練函數(shù)都做了替換，但均無明顯效果。不知該從何處著手提高模型的預(yù)測和訓(xùn)練精度。
2.每次程序運行完，都要提示錯誤，貌似是運算符合不對，但是改過之后依然有誤。不知該怎么改？

clc;
clear;
close all;
warning off;
tic;
%用2012年數(shù)據(jù)創(chuàng)建模型，2011年數(shù)據(jù)驗證模型精確度。自動讀取文本文檔，第一行為農(nóng)學(xué)參數(shù)，第二行至最后一行都為光譜值。
data1=importdata('E:\2012SR.txt');
data2=importdata('E:\2011SR.txt');

M1 = size(data1,2);%行
Y1 = data1(1,1:M1);%第一行所有列,農(nóng)學(xué)參數(shù)，2012

M2 = size(data2,2);
Y2 = data2(1,1:M2);%第一行所有列，農(nóng)學(xué)參數(shù),2011

P =data1(2:size(data1,1),: );    %2012年光譜數(shù)據(jù)，文本里第二行開始，所有列
T = Y1 ; %2012年農(nóng)學(xué)參數(shù)，第一行所有列
N2011_validation=data2(2:size(data2,1),: ) ;  %2011年光譜數(shù)據(jù)，文本里第二行開始，所有列
N2012_data=P;    %2012年光譜數(shù)據(jù)

net=newff(P,T,[61 1],{'tansig' 'purelin'},'traingd')
t1                   = clock;                            %計時開始
net                   = fitnet(70);
net.trainParam.epochs = 5000;                            %設(shè)置訓(xùn)練次數(shù)
net.trainParam.goal    = 0.01;                         %設(shè)置性能函數(shù)（訓(xùn)練要求精度）
net.trainParam.show    = 1;                               %每10顯示
net.trainParam.Ir    = 0.005;                            %設(shè)置學(xué)習(xí)速率
net                   = train(net,P,T);                %訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)（P為輸入，T為輸出）
datat                = etime(clock,t1);
Nets                   = net;
view(Nets);

%2011年數(shù)據(jù)進行驗證
y = sim(net,N2011_validation);
figure;
plot(y,'k-x');hold on
plot(N2011_validation(1:126),'.k');hold on
ymin=-1;
ymax=4;
axis([0 length(N2011_validation) floor(ymin) ceil(ymax)]);
legend('Pridicted values','Measured values');
title('模型預(yù)測結(jié)果，煙葉N含量');
%2012年數(shù)據(jù)進行測試
y1=sim(net,N2012_data);
figure;
plot(y1,'k-x');
hold on;
plot(N2012_data(1:102),'.k');
ymin=0;
ymax=4;
axis([0 length(N2012_data) floor(ymin) ceil(ymax)]);
legend('Pridicted values','Measured values');
title('模型訓(xùn)練結(jié)果，煙葉N含量');
%導(dǎo)入到文本文件
fid=fopen('E:\2012SR1.txt','wt');
if fid == -1
error('文件打開失敗');
end
fprintf(fid,'實際值預(yù)測值\n');
A=[N2012_data;y1];
fprintf(fid,'%f %f\n',A);
fclose(fid);
fid=fopen('E:\2011SR1.txt','wt');
if fid == -1
error('文件打開失敗');
end
fprintf(fid,'實際值預(yù)測值\n');
A=[N2011_validation;y];
fprintf(fid,'%f %f\n',A);
fclose(fid);
%預(yù)測效果分析
for i = 1:length(N2011_validation);
K(i)  = abs(y(i) - N2011_validation(i))/(N2011_validation(i));
end
RMSE = sqrt(sum((y-N2011_validation)*(y-N2011_validation)')/length(N2011_validation))
E= 1-sum((y-N2011_validation)*(y-N2011_validation)')/sum((N2011_validation-mean(N2011_validation))*(N2011_validation-mean(N2011_validation))')
k= average(sum(abs((y-N2011_validation)/(N2011_validation))))
%訓(xùn)練效果分析
for i = 1:length(N2012_data);
K_1(i)  = average(sum(abs((y1(i)-N2012_data(i))/(N2012_data(i)))));
end
RMSE_1=sqrt(sum((y1-N2012_data)*(y1-N2012_data)')/length(N2012_data))
E_1= 1-sum((y1-N2012_data)*(y1-N2012_data)')/sum((N2012_data-mean(N2012_data))*(N2012_data-mean(N2012_data))')
k_1 = average(sum(abs((y1-N2012_data)/(N2012_data))))

預(yù)測出來的結(jié)果總是整體偏高，不知道跟我沒有進行數(shù)據(jù)歸一化有沒有關(guān)系？如果進行數(shù)據(jù)歸一化和反歸一化，該在哪個地方怎么添加程序呢？請高手指教[ Last edited by jjdg on 2013-1-23 at 13:03 ]

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1樓 2012-12-31 17:40:27

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fanfanjia

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2樓2013-01-10 21:32:02

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脫皮的洋蔥

木蟲 (小有名氣)

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2樓: Originally posted by fanfanjia at 2013-01-10 21:32:02
我自己看書已經(jīng)解決了

樓主能分享一下經(jīng)驗嗎最近也在接觸 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。。。也有預(yù)測精度這方面的問題。。。

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3樓2013-01-10 23:22:02

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wgq840720

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【答案】應(yīng)助回帖

班主你好我想寫關(guān)于帶式焙燒機熱工方面的建模得用到bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和MATLAB，請求助，如果能幫忙寫2張我會給予相關(guān)報酬

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4樓2013-01-23 12:15:21

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zoro1101

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5樓2013-09-27 16:02:05

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2樓: Originally posted by fanfanjia at 2013-01-10 21:32:02
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樓主，我想問下你是怎么解決的啊？我現(xiàn)在的預(yù)測精度也不高，你是用改變歸一化函數(shù)解決的么？

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6樓2014-10-30 10:52:46

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ning_fen

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2樓: Originally posted by fanfanjia at 2013-01-10 21:32:02
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樓主，請指點下您的解決辦法吧，我是菜鳥一只，剛剛接觸這方面的知識，請指教。

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7樓2015-05-19 11:16:35

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小小紅葉

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專業(yè): 機械結(jié)構(gòu)強度學(xué)

樓主，求相助如何做到了

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8樓2015-07-24 15:11:41

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