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lailaiwq12新蟲(chóng) (初入文壇)
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[交流]
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序不收斂怎么辦？ 已有1人參與
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我的程序如下 剛學(xué)請(qǐng)大神指點(diǎn) 順便幫改正一下 小弟不勝感激�。�！ input_train=[280,280,280,280,280,280,220,240,260,280,300,320,280,280,280,280,280,280,280,280,280,280,280,280,240,240,240,280,280,280,320,320,320,260,280,300,320,340,320,320,320,320,320,320,320,320,320,320,320,320,320,320,320;180,180,180,180,180,180,180,180,180,180,180,180,60,100,140,180,220,260,180,180,180,180,180,180,60,100,180,60,100,180,60,100,180,51,51,51,51,51,51,64,77,89,102,51,51,51,51,51,51,51,51,51,51;454,454,454,454,454,454,454,454,454,454,454,454,454,454,454,454,454,454,363,409,454,499,545,590,454,499,545,545,454,499,499,545,454,499,499,499,499,499,499,499,499,499,499,409,454,499,545,590,499,499,499,499,499;2,3,4,5,6,7,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,3,4,5,4,5,3,5,3,4,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,2,3,4,5,6]; output_train=[19,20,19,17,15,15.5,16,16.7,13,20,17.5,17.3,25.8,22.3,21.2,14.5,16,15.2,20,22,21.5,14.1,13.5,16.9,19.2,16.8,11.3,18.3,15.2,13.5,16.5,19.2,14.9,5.1,5.6,5.9,4.9,4.6,6.1,5.3,4.8,4.4,4.0,6.1,6.9,6.0,5.7,4.9,4.4,4.9,6.7,6.6,6.1]; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); net=feedforwardnet(13); net.trainFcn='trainr'; net.trainParam.mu=0.01; net.trainParam.mu_dec=0.2; net.trainParam.show=1; net.trainParam.epochs=100000; net.trainParam.mu_inc=10; net.trainParam.goal=0.1; net=train(net,input_train,output_train); |
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小木蟲(chóng): 金幣+0.5, 給個(gè)紅包，謝謝回帖
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你試試這個(gè)吧。用這個(gè)先確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法和神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)。 % c_d為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，變量按行放置 % 這個(gè)程序僅僅是用來(lái)構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，也就是對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練算法、隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)優(yōu)選的 %-----輸入?yún)?shù) % my_mse為系統(tǒng)訓(xùn)練誤差 % my_loops為系統(tǒng)訓(xùn)練迭代次數(shù) % my_ns系統(tǒng)訓(xùn)練階段真實(shí)值和模擬值納什統(tǒng)計(jì)系數(shù) % my_relative_coeff為系統(tǒng)訓(xùn)練階段真實(shí)值和模擬值相關(guān)系數(shù) % sim_data為模擬值 %-----輸入?yún)?shù) % error為目標(biāo)誤差 % n_n隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù) % train_f網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法 % itera_n最大迭代次數(shù) function [my_mse,my_loops,my_ns,my_relative_coeff,sim_data]=my_bp_model(c_d,error,n_n,train_f,itera_n) [m n]=size(c_d); x=c_d(1:m-1,  ;y=c_d(m, ;%求取輸入樣本的最大最小值 for i=1  m-1)minmax(i, =[min(x(i,) max(x(i,)];end %選擇訓(xùn)練算法 switch train_f case 1 t_f='traincgf';%共軛梯度法 case 2 t_f='train';%批處理訓(xùn)練算法 case 3 t_f='traingdm';%帶動(dòng)量的梯度下降算法 case 4 t_f='trainlm';%Levenberg-Marquardt算法 otherwise disp('invalde train method!'); end %構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) my_net=newff(minmax,y,[n_n,1],{'tansig','purelin'},t_f); my_net.trainParam.goal=error; my_net.trainParam.epochs=itera_n; my_net.trainParam.showWindow=0;%用來(lái)不顯示nntraintool的window窗=窗口 %網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 [my_net,tr]=train(my_net,x,y); %網(wǎng)絡(luò)仿真模擬 y_sim=sim(my_net,x); %對(duì)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行評(píng)估 my_mse=(sum((y-y_sim).^2))/n; my_loops=max(tr.epoch); my_ns=ns_coef_func(y,y_sim); my_relative_coeff=my_Pearson_coeff(y,y_sim); sim_data=y_sim; |
3樓2015-12-04 08:48:14
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