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苏打绿-你在烦恼什么
没有不会淡的疤,没有不会好的伤,没有不会停下来的绝望,你在忧郁什么啊...什么事都会有个美好的结局,如果它不美好,那就是还未结束...【人人网 - 分享】
苏打绿-你在烦恼什么
没有不会淡的疤,没有不会好的伤,没有不会停下来的绝望,你在忧郁什么啊...什么事都会有个美好的结局,如果它不美好,那就是还未结束...
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喜欢我就留下来陪我吧……
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BP神经网络没有达到误差目标要求就提前结束,是什么原因?
<h1 style="color:# 麦片财富积分
新手, 积分 5, 距离下一级还需 45 积分
代码如下:%从data(由excel导入)中获取训练数据
[filename, pathname] = uigetfile('增加字段_泡边纸盆数据.xls'); %寻找源文件
fileTest = [pathname filename]; %赋名
data = xlsread(fileTest); %格式转换为矩阵
p = [data(:,1:10)]';
t = [data(:,11)]';
%获取测试数据
[filename, pathname] = uigetfile('增加字段_泡边纸盆测试数据.xls'); %寻找源文件
fileTest = [pathname filename]; %赋名
data_test = xlsread(fileTest); %格式转换为矩阵
p_test = [data_test(:,1:10)]';
t_test = [data_test(:,11)]';
%归一化处理
for i = 1:10
P(i,:) = (p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));
end
T(1,:) = (t(1,:)-min(t(1,:)))/(max(t(1,:))-min(t(1,:)));
for i = 1:10
P_test(i,:) = (p_test(i,:)-min(p_test(i,:)))/(max(p_test(i,:))-min(p_test(i,:)));
end
T_test(1,:) = (t_test(1,:)-min(t_test(1,:)))/(max(t_test(1,:))-min(t_test(1,:)));
%数据输入2:网络有关参数
EPOCHS=10000;
GOAL=1e-8; %设置最后达到的均方误差
LR = 0.001; %设置学习率
%选定隐层神经元数目后,建立网络,训练仿真。
net=newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
net.trainParam.epochs=EPOCHS;
net.trainParam.goal =GOAL;
net=train(net,P,T);
y=sim(net,P);
e=T-y;
error=mse(e) %error为网络的误差向量
r=norm(error); %r为网络的整体误差
%预测
yuce=sim(net,P_test);
%结果反归一化
yuce1 = yuce*(max(t)-min(t))+min(t);
y1 = y*(max(t)-min(t))+min(t); %仿真结果反归一化
%计算误差
wucha = abs(y1-t)./t
b=minmax(wucha)
average_wucha=mean(wucha)
plot(1:70,t,'*-',1:70,y1,'o:')
plot(1:4,t_test,'*-',1:4,yuce1,'o:');
复制代码
_110141.jpg (31.96 KB, 下载次数: 0)
11:05 上传
什么原因啊,会不会是数据的原因啊?
谢谢大家!!
<h1 style="color:# 麦片财富积分
我用BP预测车速也出现了这情况
貌似可能是 数据的问题
因为我用书上面的数据就可以达到自己设定的误差
如果改几个数据后 就达不到了。。
<h1 style="color:# 麦片财富积分
期待高手解答啊
<h1 style="color:# 麦片财富积分
之前遇到过同样的问题,当时的解决办法是对数据进行重新归一化;
因为开始我用的归一化方法和你的差不多,误差也是到了e-2就不再下降,后来改用matlab自带的函数premnmx、postmnmx、tramnmx进行归一化就可以了;还有数据可能要仔细看一下,明显的畸形数据对网络的影响时很大的;我只是业余爱好,不是高手,祝楼主好运
<h1 style="color:# 麦片财富积分
归一化 呵呵&&
刚开始我还以为到达最大训练次数了呢
原来是没有归一化 谢谢楼上的
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