Question

matlab bp神经网络 精度低

>> p=[14.8 25 32.1;
25 32.1 38;
32.1 38 52;
38 52 53.2;
52 53.2 54;
53.2 54 58;
54 58 68.1;
58 68.1 86;
68.1 86 90.1;
86 90.1 100;
90.1 100 105.0;
100 105.0 107.3;
105.0 107.3 108.6;
107.3 108.6 109.7;
108.6 109.7 110.2;
109.7 110.2 112.6;
110.2 112.6 133.5;
112.6 133.5 148.6;
133.5 148.6 178.0;
148.6 178.0 200.0]';
>> t=[38 52 53.2 54 58 68.1 86 90.1 100 105 107.3 108.6 109.7 110.2 112.6 133.5 148.6 178 200 222];
>> u=p;
>> tt=t;
>> [p,minp,maxp,t,mint,maxt]=premnmx(p,t)

>> net=newff([-1 1;-1 1;-1 1],[7,1],{'tansig','logsig'},'traingd');
>> net.trainParam.show=1000;
>> net.trainParam.Lr=0.01;
>> net.trainParam.epochs=500000;
>> net.trainParam.goal=10^(-4);
>> net=train(net,p,t)
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为什么跑50w次精度都还是很低？

Answer 1

首先是我不知道你用的matlab是什么版本。

如果用的2010以后的版本，那么你这样初始化神经网络一定会报警告。

2010版以后初始化神经网络的语句是这样的

net = newff(p, t, 7);

输出层不需要自己去告诉系统。

我想知道的第二个问题，是你的输出层函数是否需要使用logsig。如果使用purelin，那么你大可不必去归一化。后面我会告诉你原因。

你手动指定了训练次数，但是学习率0.01这个数值不知道你从哪里找到的。我可能会选择高一点的学习率，最高我用过0.25.

训练函数你也是手动指定的，这个是需要的么？如果不需要，对于7个神经节点，完全可以使用trainlm，这样你也不需要这么多的训练次数。

下面说一下2010以后的matlab中，神经网络训练增加的一个功能。在初始化神经网络以后，有一个默认的dividing function，将训练样本中的一部分用来校验神经网络性能，以防止过度训练。那么这个参数可能会导致训练不充分。在初始化神经网络以后，需要做的工作是设定net.divideFcn = ''；用来去掉这个分配函数。

如果你需要更改你的transfer function，那么可以在net.layers{2}.transferFcn = 'logsig'将输出层传输函数手动修改。

那么，我使用全默认设置，没有进行归一化处理，获得的结果是这样的。

这个就是把你的t和训练后的神经网络计算的结果放在一起。结果已经很不错了。

如过我去掉了分配函数，那么神经网络就会一直训练到训练次数上限或者达到目标值。165次训练后，误差值是1.77e-19（误差使用mean squared error计算），结果在这里贴出来已经没意义了，因为几乎没有误差。

如果你还有问题，那么跟我细聊一下。

追问

谢谢您的回答！结果很理想。还想请问，如果我将p改成时间序列，t为对应时间的数据，用bp神经网络如何预测未来20年的数据？

追答

神经网络这东西做外推本来就很危险…… 如果p 是时间序列，那么就一个输入呗。不过一个输入是不可以对应多个输出的。