%% 清空環(huán)境變量

clc

clear

%% 訓練數(shù)據(jù)預測數(shù)據(jù)提取及歸一化

%下載輸入輸出數(shù)據(jù)

X=[294.14 2394 71.3036 1.38 23.91087 11.24

292.66 2626.218 78.2200492 1.364 25.30087 11.72

293.08 2888.8398 86.04205412 1.298 42.53465? ?? ???12.22

293.51 3157.501901 94.04396515 1.2233 39.42162 12.73

294.13 3482.724597 103.7304936 1.1483 33.73966 13.84

298.75 3848.41068 114.6221954 0.994? ?? ???33.8096? ?? ???23.42

270.51 4337.158836 129.1792142 0.9689 34.68439 24.43

276.92 4887.978009 145.5849744 0.9353 45.46365 25.83

277.07 5440.319523 162.0360765 0.9042 52.51849 27.16

277.22 5940.82892 176.9433956 0.8814 49.14181 28.77

277.83 6457.681036 192.337471 0.7572 49.90456 30.4];

Y=[98.53

113.67

119.36

139.56

144.51

153.07

170.36

186.08

199.47

212.35

215.24];

%從1到2000間隨機排序

k=rand(1,11);

[m,n]=sort(k);

%找出訓練數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù)

input_train=X(n(1:5),:)'; %130組訓練數(shù)據(jù)，22組預測數(shù)據(jù)

output_train=Y(n(1:5))';

input_test=X(n(6:11),:)';

output_test=Y(n(6:11))';

%選連樣本輸入輸出數(shù)據(jù)歸一化

[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);

[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);

%% BP網絡訓練

% %初始化網絡結構

%net=newff(inputn,outputn,10);

net=newff(minmax(inputn),[50 50 1],{'logsig','logsig','purelin'},'trainlm');

net.trainParam.epochs=100;

net.trainParam.lr=0.01;

net.trainParam.goal=0.00001;

%網絡訓練

net=train(net,inputn,outputn);

%% BP網絡預測

%預測數(shù)據(jù)歸一化

inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);

%網絡預測輸出

an=sim(net,inputn_test);

%網絡輸出反歸一化

BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);

%% 結果分析

figure(1)

plot(BPoutput,':og')

hold on

plot(output_test,'-*');

plot(BPoutput-output_test,'-r');

legend('預測輸出','期望輸出')

title('BP網絡預測輸出','fontsize',12)

ylabel('函數(shù)輸出','fontsize',12)

xlabel('樣本','fontsize',12)

%預測誤差

error=BPoutput-output_test;

figure(2)

plot(error,'-*')

title('BP網絡預測誤差','fontsize',12)

ylabel('誤差','fontsize',12)

xlabel('樣本','fontsize',12)

figure(3)

plot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*');

title('神經網絡預測誤差百分比')

errorsum=sum(abs(error))

這樣感覺誤差小一些

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab进行预测误差过大,神经网络预测误差太大怎么办，如何看预测结果的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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