Question

求助，在用MATLAB做神经网络预测，出现了图中的情况，mes=0，这不科学吧。。求大神指点我在哪里出错了

跪谢啊！！！

• 你的回答被采纳后将获得：
• 系统奖励15（财富值+成长值）+难题奖励30（财富值+成长值）

Answer 1

这根本就还没开始训练，迭代次数还是0呢。看看是不是代码没有写对，参考下面的用法。

%% BP算法
function Out=bpnet(p,t,p_test)
global S1
net=newff(minmax(p),[S1,size(t,1)],{'tansig','purelin'},'trainlm'); %trainlm训练函数最有效
%net=newff(p,t,31,{'tansig','purelin'},'trainlm');%新版用法
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.00001;
net.trainParam.lr=0.01;
net=train(net,p,t);
Out=sim(net,p_test);
end

追问

这是我写的代码，可以帮我看看哪里错了吗。。谢谢了！

追答

1. 可以用旧版的newff函数

2. 试试trainlm这个算法

3. 你的pn矩阵应该很大，怎么最后又用来测试了呢？

还可以看看归一化的方法：

在最新版的matlab里面共有两个归一化函数：mapminmax()和mapstd(),

各自的归一化格式如下：
[pn,ps]=mapminmax(P)或=mapstd(P) %P是输入向量
[tn, ts]=mapminmax(t)或＝mapstd(t) %t 是目标向量
在训练完后，对测试样本归一化格式为：
pnt=mapminmax('apply',pt,ps)或＝mapstd('apply',pt,ps)
仿真后反归一化格式则为：
out=mapminmax('reverse',An,ts)或=mapstd('reverse',An,ts)；其中An为sim函数的输出