kathy2836

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[求助] BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行水質(zhì)評價遇到問題已有1人參與

用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行水質(zhì)評價，選取6個水質(zhì)因子進行評價，通過rand函數(shù)在水質(zhì)標準各等級標準值區(qū)間分別隨機生成400個數(shù)值。因為標準中添加了劣五類水質(zhì)，所以共隨機生成2400組數(shù)據(jù)，其中每個等級區(qū)間內(nèi)選取300個用作訓練樣本，其余100個為測試樣本。輸出目標格式為：
T=[1 0 0 0 0 0；0 1 0 0 0 0；0 0 1 0 0 0；0 0 0 1 0 0；0 0 0 0 1 0；0 0 0 0 0 1]’。
輸入神經(jīng)元為6個，輸出神經(jīng)元為6個。通過試錯法得到隱含層神經(jīng)元數(shù)量為10的時候誤差最小。訓練網(wǎng)絡(luò)的時候也能達到設(shè)定的目標誤差，但是再用水質(zhì)標準值歸一化后通過訓練好的網(wǎng)絡(luò)得到的輸出卻和預(yù)計輸出差很遠。代碼如下，請高手指點一下問題出在哪里，十分感謝！

****************************************************************************************************
% 6個因子的水質(zhì)標準，包含劣五類水質(zhì)
P=[7.5 15 2 0.015 0.2 0.01;6 15 4 0.5 0.5 0.025;5 20 6 1 1 0.05;
3 30 10 1.5 1.5 0.1;2 40 15 2 2 0.2;0 200 25 8 40 1]';
%隨機生成訓練樣本
P1=[(15-P(1,1))*rand(1,400)+P(1,1);P(2,1)*rand(1,400);P(3,1)*rand(1,400);
P(4,1)*rand(1,400);P(5,1)*rand(1,400);P(6,1)*rand(1,400)];
P2=[(P(1,1)-P(1,2))*rand(1,400)+P(1,2);P(2,2)*rand(1,400);(P(3,2)-P(3,1))*rand(1,400)+P(3,1);
(P(4,2)-P(4,1))*rand(1,400)+P(4,1);(P(5,2)-P(5,1))*rand(1,400)+P(5,1);(P(6,2)-P(6,1))*rand(1,400)+P(6,1)];
P3=[(P(1,2)-P(1,3))*rand(1,400)+P(1,3);(P(2,3)-P(2,2))*rand(1,400)+P(2,2);(P(3,3)-P(3,2))*rand(1,400)+P(3,2);
(P(4,3)-P(4,2))*rand(1,400)+P(4,2);(P(5,3)-P(5,2))*rand(1,400)+P(5,2);(P(6,3)-P(6,2))*rand(1,400)+P(6,2)];
P4=[(P(1,3)-P(1,4))*rand(1,400)+P(1,4);(P(2,4)-P(2,3))*rand(1,400)+P(2,3);(P(3,4)-P(3,3))*rand(1,400)+P(3,3);
(P(4,4)-P(4,3))*rand(1,400)+P(4,3);(P(5,4)-P(5,3))*rand(1,400)+P(5,3);(P(6,4)-P(6,3))*rand(1,400)+P(6,3)];
P5=[(P(1,4)-P(1,5))*rand(1,400)+P(1,5);(P(2,5)-P(2,4))*rand(1,400)+P(2,4);(P(3,5)-P(3,4))*rand(1,400)+P(3,4);
(P(4,5)-P(4,4))*rand(1,400)+P(4,4);(P(5,5)-P(5,4))*rand(1,400)+P(5,4);(P(6,5)-P(6,4))*rand(1,400)+P(6,4)];
P6=[(P(1,5)-P(1,6))*rand(1,400)+P(1,6);(P(2,6)-P(2,5))*rand(1,400)+P(2,5);(P(3,6)-P(3,5))*rand(1,400)+P(3,5);
(P(4,6)-P(4,5))*rand(1,400)+P(4,5);(P(5,6)-P(5,5))*rand(1,400)+P(5,5);(P(6,6)-P(6,5))*rand(1,400)+P(6,5)];
%隨機生成的樣本矩陣（6*2400）
PP=[P1 P2 P3 P4 P5 P6];
%各選取300個做為訓練樣本
PI=[P1(:,1:300) P2(:,1:300) P3(:,1:300) P4(:,1:300) P5(:,1:300) P6(:,1:300)];
%其余100個做為測試樣本
PT=[P1(:,301:400) P2(:,301:400) P3(:,301:400) P4(:,301:400) P5(:,301:400) P6(:,301:400)];

%讀取目標輸出矩陣文件（6*2400）
T=xlsread('C:\Users\Kathy\Desktop\ANN\T.xlsx','Sheet1');
%對應(yīng)訓練樣本和測試樣本的輸出矩陣
TI=[T(:,1:300) T(:,401:700) T(:,801:1100) T(:,1201:1500) T(:,1601:1900) T(:,2001:2300)];
TTEST=[T(:,301:400) T(:,701:800) T(:,1101:1200) T(:,1501:1600) T(:,1901:2000) T(:,2301:2400)];

%將訓練樣本歸一化至[-1,1]區(qū)間
[PN,ps]=mapminmax(PI);

%建立訓練網(wǎng)絡(luò)。這里我開始用的是tansig激活函數(shù)，但是三條線的收斂效果很差，所以改成了logsig。不知道有沒有問題？是不是歸一化區(qū)間為[-1,1]要對應(yīng)使用tansig函數(shù)？
net6=newff(minmax(PN),TI,[10,6],{'logsig','purelin'},'trainlm');
%設(shè)定輸入層權(quán)重和閾值
inputWeight6=net6.IW{1,1};
inputbias6=net6.b{1};
%設(shè)定當前層權(quán)重和閾值
layerWeight6=net6.LW{2,1};
layerbias6=net6.b{2};
% 設(shè)定訓練參數(shù)
net6.trainParam.show=5;
net6.trainParam.lr=0.05;
net6.trainParam.mc=0.95;
net6.trainParam.epochs=3000;
net6.trainParam.goal=0.0001;
%對網(wǎng)絡(luò)進行訓練
net6=train(net6,PN,TI);

A6=sim(net6,PN);

E6=TI-A6;
MSE6=mse(E6);
******************************************************************************
通過以上步驟之后，得到的A6矩陣很滿意，和預(yù)計輸出差不多，但是當我用這個網(wǎng)絡(luò)對水質(zhì)標準值（就是上面代碼中的P矩陣）歸一化之后進行操作時，得到的結(jié)果卻和預(yù)計輸出差很多，

對30個站位的水質(zhì)監(jiān)測值進行同樣操作，結(jié)果也是有一些站位的值異常。

請高手給予指點，問題出在哪里呢？困擾我很久了，十分感謝！

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1樓 2014-02-04 11:28:12

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xl2420

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樓主犯了個小錯誤，P=[7.5 15 2 0.015 0.2 0.01;6 15 4 0.5 0.5 0.025;5 20 6 1 1 0.05;
3 30 10 1.5 1.5 0.1;2 40 15 2 2 0.2;0 200 25 8 40 1]';中第一行第四列應(yīng)該為0.15，不是0.015

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xiaoling

3樓2015-07-15 17:12:14

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hakuna

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★ ★ ★ ★ ★
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
kathy2836: 金幣+5, ★有幫助, 謝謝你！ 2014-04-26 22:53:04

沒看太明白，但大致知道你做的是個分類問題。
考慮一下兩個方面：
1.你的描述水質(zhì)的指標是否合理？難道你的訓練集不是測定的數(shù)據(jù)樣本？訓練集是否有代表性？
2.判斷水質(zhì)類別與定量預(yù)測不同，不許要過度追求尋兩誤差有多小，只要訓練分類合理即可，過度要求小的訓練誤差會導致訓練過度，降低網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。

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2樓2014-02-06 20:29:51

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偉長

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4樓2018-01-28 07:25:49

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