風滿樓s

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[求助] 基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 已有1人參與

寫了個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小程序，但進行預(yù)測的時候總是誤差太大，不知道從何改起，求助大神幫助，程序如下。謝謝
Te=[900.00,1000.00,900.00,900.00,1000.00,1000.00,866.00,1034.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00,950.00];
Te1=[1000.00,900.00,950.00,950.00];
Ti=[50.00,50.00,70.00,50.00,50.00,70.00,61.00,60.00,43.00,77.00,60.00,60.00,60.00,60.00,60.00,60.00];
Ti1=[70,70,60,60];
S=[2.00,2.00,2.00,3.00,3.00,3.00,2.50,2.50,2.50,2.50,3.34,2.50,2.50,2.50,2.50,2.50];
S1=[2.00,3.00,1.66,2.50];
I=[900.00,950.00,960.00,953.00,1060.00,1011.00,899.00,1023.00,942.00,1025.00,1000.00,1103.00,1100.00,1104.00,1100.00,1101.00];
I1=[995.00,1050.00,945.00,1101.00];
Y=[80.23,77.35,74.59,75.24,66.30,60.49,83.27,63.34,78.12,70.11,55.40,68.10,68.21,68.03,68.30,68.17];
Y1=[72.01,65.65,78.63,68.11];
P=[Te;Ti;S];%輸入數(shù)據(jù)
P1=[Te1;Ti1;S1];%檢測的輸入數(shù)據(jù)
T=[I;Y];  %輸出數(shù)據(jù)
T1=[I1;Y1];  %檢測的的輸出實際數(shù)據(jù)
[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T);  %歸一化
net=newff(minmax(Pn),[3,3,2],{'tansig', 'tansig','purelin'},'trainlm');  %建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
net.trainParam.goal=0.000001;
net.trainParam.show=50;
net=train(net,Pn,Tn); %網(wǎng)絡(luò)訓臉
[Pn1]=tramnmx(P1,minp,maxp) %檢測輸入數(shù)據(jù)的歸一化
t_sim1=sim(net,Pn1); %模擬輸出
t_sim2=postmnmx(t_sim1,mint,maxt); %模擬數(shù)據(jù)的反歸一化
E1=t_sim2-T1 %模擬值與實際值的差值
M1=mse(E1）

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1樓 2014-08-12 20:53:52

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風滿樓s

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2樓2014-08-13 10:39:55

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【答案】應(yīng)助回帖

★
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
風滿樓s: 金幣+1, ★有幫助 2014-08-14 10:45:00

最近也要開始接觸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了，雖然我還不懂，但先頂一個

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泡泡

3樓2014-08-13 17:56:26

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bcsnow

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【答案】應(yīng)助回帖

★
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
風滿樓s: 金幣+1, ★有幫助 2014-08-14 13:46:47

這么簡單的程序怎么改啊，步驟、函數(shù)都是固定的，要改只能改數(shù)據(jù)了

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4樓2014-08-14 12:51:21

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4樓: Originally posted by bcsnow at 2014-08-14 12:51:21
這么簡單的程序怎么改啊，步驟、函數(shù)都是固定的，要改只能改數(shù)據(jù)了

數(shù)據(jù)是固定的啊，就是要改程序，來提高預(yù)測的準確性

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5樓2014-08-14 13:27:04

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bcsnow

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5樓: Originally posted by 風滿樓s at 2014-08-14 13:27:04
數(shù)據(jù)是固定的啊，就是要改程序，來提高預(yù)測的準確性...

不是主觀改，是重新采數(shù)據(jù)，如果實際也是輸入固定時輸出不變，那就不能從數(shù)據(jù)入手了。程序也就能能改改節(jié)點數(shù)和傳遞函數(shù)，實在不行改算法吧

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6樓2014-08-15 08:25:03

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6樓: Originally posted by bcsnow at 2014-08-15 08:25:03
不是主觀改，是重新采數(shù)據(jù)，如果實際也是輸入固定時輸出不變，那就不能從數(shù)據(jù)入手了。程序也就能能改改節(jié)點數(shù)和傳遞函數(shù)，實在不行改算法吧...

就是改神經(jīng)元個數(shù)，和隱含數(shù)層數(shù)，改了半天還是達不到預(yù)期結(jié)果，而且同樣的程序，同樣的數(shù)據(jù)，前后兩次輸入，檢測結(jié)果都不一樣，這是為什么呢？

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7樓2014-08-15 08:38:09

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7樓: Originally posted by 風滿樓s at 2014-08-15 08:38:09
就是改神經(jīng)元個數(shù)，和隱含數(shù)層數(shù)，改了半天還是達不到預(yù)期結(jié)果，而且同樣的程序，同樣的數(shù)據(jù)，前后兩次輸入，檢測結(jié)果都不一樣，這是為什么呢？...

因為你每次執(zhí)行程序時，都要重新訓練一遍，權(quán)值要重新初始化

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8樓2014-08-15 14:14:38

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8樓: Originally posted by bcsnow at 2014-08-15 14:14:38
因為你每次執(zhí)行程序時，都要重新訓練一遍，權(quán)值要重新初始化...

那么怎么樣才能選擇比較好的初始權(quán)值和閥值，使我的預(yù)測誤差降低？

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9樓2014-08-15 16:50:07

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【答案】應(yīng)助回帖

★ ★ ★
風滿樓s: 金幣+3, ★有幫助 2015-06-03 18:25:13

可以先用群體智能算法找到一個較優(yōu)的權(quán)值與閾值，再用這個權(quán)值與閾值訓練

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10樓2015-06-03 16:51:47

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