>> 一个基于BP神经网络预测的matlab小程序，可以参考一下
一个基于BP神经网络预测的matlab小程序，可以参考一下
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一个基于BP神经网络预测的matlab小程序，可以参考一下-based on an artificial neural network to predict the Matlab small procedures that will make reference to
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关于用BP神经网络预测的程序问题
<h1 style="color:# 麦片财富积分
新手, 积分 5, 距离下一级还需 45 积分
本帖最后由 ealiya1115 于
13:16 编辑
大神们好，我是新人，接触matlab时间还不长。主要是想用BP神经网络来预测。现在我现在有8个数据。想用前3个数据来进行训练。但是在编程问题中，程序老有错误，不知道是哪里错了。我构建的是3-5-1的模型。8个数据是0 10.3 13 20.2 23.2 27.1 36.5 43.6
程序如下：
P=[0 10.3 13 ];
net=newff([0,1],[5,1],{'tansig','tansig'},'traingdm');
net.trainparam.epochs=1000;
net.trainparam.lr=0.01;
net.trainparam.goal=1e-3;
net.trainparam.mc=0.9;
net.trainparam.show=500;
[net,tr]=train(net,P,T); %训练
A=sim(net,P); %预测
E=T-A; %误差
我到底是哪里错了啊？求解
MATLAB 基础讨论版块优秀回答者
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关注者： 51
我觉得应该是这里的问题。
net=newff([0,1],[3,1],{'tansig','tansig'},'traingdm');
[0,1]这里。
a=[0 10.3 13 20.2 23.2 27.1 36.5 43.6];
P=[0 10.3 13 ]';
net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','tansig'},'traingdm');
net.trainparam.epochs=30;
net.trainparam.lr=0.01;
net.trainparam.goal=1e-3;
net.trainparam.mc=0.9;
net.trainparam.show=20;
[net,tr]=train(net,P,T); %训练
A=sim(net,P); %预测
E=T-A; %误差
能运行，但结果不一定是你想要的。
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meatball1982 发表于
我觉得应该是这里的问题。
net=newff([0,1],[3,1],{'tansig','tansig'},'traingdm');
首先谢谢大神能回帖，我这里的数据是百分数~要是这样的话
这条程序可以写成net=newff([0,100],[3,1],{'tansig','tansig'},'traingdm');
还有[3,1]不能用[5,1]么？
epochs show这两条程序的设定值是我随便弄的，会不会有影响？
MATLAB 基础讨论版块优秀回答者
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ealiya1115 发表于
首先谢谢大神能回帖，我这里的数据是百分数~要是这样的话
这条程序可以写成net=newff([0,100],[3,1],{'ta ...
首先谢谢大神能回帖，我这里的数据是百分数~要是这样的话
不四大神，我也才学，只会这点。不客气。
这条程序可以写成net=newff([0,100],[3,1],{'tansig','tansig'},'traingdm');
你可以看看minmax(P)和[0,100]的区别，这样会得到你问题的答案。
还有[3,1]不能用[5,1]么？
试试就知道了，我也四一点点的试着在用的。
epochs show这两条程序的设定值是我随便弄的，会不会有影响？
这个应该是不会有影响。看epochs show的帮助，理解它的意思。就明白了。
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meatball1982 发表于
首先谢谢大神能回帖，我这里的数据是百分数~要是这样的话
不四大神，我也才学，只会这点。不客气。
我试了一下改成[5,1]没什么变化。
单纯的吧minmax（P）换成[0,100]也有错误啊，泪流满面了
我有个不懂的地方就是P=[0 10.3 13 ]'; 这条语句是加了个引号。这是什么作用？
总之你比我牛，我现在还是小白阶段。推荐本书吧=。=我系统的学一下~
MATLAB 基础讨论版块优秀回答者
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关注者： 51
ealiya1115 发表于
我试了一下改成[5,1]没什么变化。
单纯的吧minmax（P）换成[0,100]也有错误啊，泪流满面了
我有个不懂的 ...
如果是学习matlab的话，论坛里有很多。我用的是《matlab与数学实验》，比较早了，可能不太适合现在的matlab版本。不过基础的东西差不多。
如果是学习matlab作神经网络的话。《matlab神经网络30个安全分析》，很不错，我学习神经网络别人就推荐这本。
引号是转置的意思。matlab基础的东西看一下吧。先。
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meatball1982 发表于
如果是学习matlab的话，论坛里有很多。我用的是《matlab与数学实验》，比较早了，可能不太适合现在的matl ...
那你能帮我看看这个程序么？这是我昨天自己编的，虽说能运行，但是结果为啥不对？是因为我参数设置的问题么？木有人回答我的帖子。。泪流满面了。。。
%&&定义训练样本
% P 为输入矢量
P=[0 0.103 0.13;0.103 0.13 0.202;0.13 0.202 0.271;0.202 0.271 0.365;0.271 0.365 0.436];
% T 为目标矢量
T=[0.202 0.271 0.365 0.436];
%&&创建一个新的前向神经网络
net=newff(P',T,[3,1],{'tansig','tansig'},'traingdm')
%&&当前输入层权值和阈值
inputWeights=net.IW{1,1}
inputbias=net.b{1}
%&&当前网络层权值和阈值
layerWeights=net.LW{2,1}
layerbias=net.b{2}
%&&设置训练参数
net.trainParam.show = 30;
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.mc = 0.9;
net.trainParam.epochs = 400;
net.trainParam.goal = 1e-3;
%&&调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
net=train(net,P(i,:)',T(i));
%&&对 BP 网络进行仿真
A = sim(net,P');
MATLAB 基础讨论版块优秀回答者
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ealiya1115 发表于
那你能帮我看看这个程序么？这是我昨天自己编的，虽说能运行，但是结果为啥不对？是因为我参数设置的问题 ...
把你程序的思路，数据都是什么意思。结果不对，不对在哪。都说一下。好看程序。
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meatball1982 发表于
把你程序的思路，数据都是什么意思。结果不对，不对在哪。都说一下。好看程序。 ...
用0 0.103 0.13 0.202 0.232 0.271 0.365 0.436这8个数据预测第九个数据。我就取前三个来训练，推出第四个数据，然后再用第2、3、4个数据推第5个数据，依此类推。
%8个数据为0 0.103 0.13 0.202 0.232 0.271 0.365 0.436
%&&定义训练样本
% P 为输入矢量
P=[0 0.103 0.13;0.103 0.13 0.202;0.13 0.202 0.232;0.202 0.232 0.271;0.232 0.271 0.365];
% T 为目标矢量
T=[0.202 0.232 0.271 0.365 0.436];
%&&创建一个新的前向神经网络
net=newff(P',T,[3,1],{'tansig','tansig'},'traingdm')
%&&当前输入层权值和阈值
inputWeights=net.IW{1,1}
inputbias=net.b{1}
%&&当前网络层权值和阈值
layerWeights=net.LW{2,1}
layerbias=net.b{2}
%&&设置训练参数
net.trainParam.show = 30;
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.mc = 0.9;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-3;
%&&调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
net=train(net,P(i,:)',T(i));
%&&对 BP 网络进行仿真
A = sim(net,P');
MATLAB 基础讨论版块优秀回答者
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关注者： 51
1.你的几个网络是用前一次迭代训练好的网络再进行训练吗？。
2.“我就取前三个来训练，推出第四个数据，然后再用第2、3、4个数据推第5个数据”你的第四个数据是你通过网络sim得到的还是原始数据当中的？
如果是原始数据当中的，train当中的输入就应该和 P（i,:）相关了。
%&&定义训练样本
% P 为输入矢量
P=[0 0.103 0.13;0.103 0.13 0.202;0.13 0.202 0.271;0.202 0.271 0.365;0.271 0.365 0.436];
% T 为目标矢量
T=[0.202 0.271 0.365 0.436];
% %&&创建一个新的前向神经网络
% % net=newff(P',T,[3,1],{'tansig','tansig'},'traingdm');
% net = newff(minmax(P(1,:)'),[3,1],{'tansig','purelin'},'trainoss');
% %&&当前输入层权值和阈值
% inputWeights=net.IW{1,1} ;
% inputbias=net.b{1} ;
% %&&当前网络层权值和阈值
% layerWeights=net.LW{2,1};
% layerbias=net.b{2} ;
% %&&设置训练参数
% net.trainParam.show = 30;
% net.trainParam.lr = 0.01;
% net.trainParam.mc = 0.9;
% net.trainParam.epochs = 100;
% net.trainParam.goal = 1e-5;
& & %&&创建一个新的前向神经网络
& & % net=newff(P',T,[3,1],{'tansig','tansig'},'traingdm');
& & net = newff(minmax(P(i,:)'),[3,1],{'tansig','purelin'},'trainoss');
& & %&&当前输入层权值和阈值
& & inputWeights=net.IW{1,1} ;
& & inputbias=net.b{1} ;
& & %&&当前网络层权值和阈值
& & layerWeights=net.LW{2,1};
& & layerbias=net.b{2} ;
& & %&&设置训练参数
& & net.trainParam.show = 30;
& & net.trainParam.lr = 0.01;
& & net.trainParam.mc = 0.8;
& & net.trainParam.epochs = 100;
& & net.trainParam.goal = 1e-5;
& & net=train(net,P(i,:)',T(i));
& & tmp(i)=sim(net,T(i));
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