用matlab实现BP神经网络的求助

2019-07-17 13:14发布

请大家看看是程序的问题还是别的问题,就是运行不出来
x=[5240.75 0.16 1644.5 0.94 265.2134 9.13 22 519;3841.15 0.44 1569 0.896571 244.578 3.94 38 363;5290.53 0.18 1716.2 0.99 224.42 6.22 36 23;5700.65 0.2 1292.7 0.75 195.7 23.67 46 63;3720.2 0.16 1017.6 0.59 188.9 6.64 49 100;4210.36 0.21 1500.4 0.86 184.21 2.55 24 319;6000.56 0.18 1068.8 0.61 73.19 40.67 40 1009;4320.1 0.22 1046.9 0.61 587.14 6.03 39 0;4170.82 0.33 886.8 0.54 569.85 2.4 35 92;4540.88 0.2 976.9 0.56 419.88 7.69 24 111;2430.77 0.14 529.3 0.3 409.57 0.73 21 0;3741.75 0.27 1198 0.69 940.87 6.55 41 0;3400.75 0.25 1005.3 0.58 916.7 3.85 37 7;5951.18 0.22 754.3 0.43 854.26 9.52 28 0;3151.1 0.27 1445 0.83 725.58 3.82 29 10;2440.13 0.26 592 0.34 718.89 4.08 34 0;5060.68 0.2 1411.8 0.81 713.54 5.75 32 0;5281.01 0.21 1126.2 0.64 701.08 3.75 32 15;5851.15 0.25 1595.7 0.92 693.65 6.85 41 0;3320.46 0.18 719.2 0.41 688.04 7.60 19 2;4600.83 0.18 541.9 0.31 670.94 2.87 24   0;4250.41 0.33 1601.6 0.92 662.46 2.70 40 24;3540.1 0.13 699.8 0.40 655.78 0.00 23 0;2361.05 0.16 897.3 0.52 1985.74 2.13 32 0;4010.75 0.21 1680.9 0.97 1501.83 3.42 36 0;5101.38 0.21 1247.8 0.71 1292.42 4.10 31 0;6001.36 0.22 760.3 0.43 1188.08 6.13 33 1;3961.44 0.18 1050.1 0.59 1071.63 4.50 30 176;2410.1 0.18 1038.2 0.60 1060.39 0.49 37 0;2400.16 0.12 968.8 0.55 7618.68 -9.38 17 31;3101.57 0.19 192.4 0.11 5800.74 4.69 24 0;800.38 0.14 603.5 0.34 4964.82 -37.50 22 16;2200.85 0.13 184.8 0.10 4758.37 1.50 26 1;5041.8 0.15 1132.9 0.64 4599.17 3.43 33 0;4131.45 0.16 185.3 0.11 3913.96 18.60 18 4;428.20.22 0.12 319.9 0.19 3385.57 6.01 26 3;2300.45 0.1 786.1 0.44 3224.91 1.78 18 6;3400.25 0.16 698 0.40 3172.78 3.29 27 0;3500.55 0.17 1222 0.70 2842.76 3.25 25 0;2301.08 0.18 426.9 0.24 2571.72 1.27 30 0;2190.37 0.18 978.8 0.56 2534.14 0.41 32 0;2571.22 0.17 1000.5 0.57 2490.28 1.34 23 0;3360.5 0.16 1064.4 0.61 2487.88 3.14 22 0;3880.47 0.16 561.2 0.32 2476.91 2.94 26 0;3860.45 0.14 1172.1 0.68 2101.15 4.09 31 0;4430.75 0.17 1420.4 0.82 2051.73 2.38 32 0]';y=[448741;409179;374110;334653;319615;305965;126989;990505;930572;710445;700357;1576891;1531801;1447124;1234216;1212773;1189464;1182722;1161176;1164169;1136573;1112932;1109587;3308245;2509564;2171272;2012602;1832485;1788886;13401021;9994670;8723187;8569830;7685209;6818117;5437228;5514598;5317582;4699087;4369359;4201606;4171213;4144815;4126534;3477401;3420228]';[X1,ps]= mapminmax(x);[Y1,ps]= mapminmax(y);X1=X1(:,1:46);Y1=Y1(:,1:46);net=newff(minmax(X1),[19,1],{'tansig','logsig'},'trainlm');%构建BP神经网络net.trainParam.epochs=100000;%最大训练次数net.trainParam.goal=0.000001;%训练目标误差net.trainParam.lr=0.05;%学习速率net.trainParam.show=1;%计算步长net=train(net,X1,Y1);%训练函数W1=net.lw{2,1}%训练后输出层权值B1=net.b{2}%训练后输出层阈值W2=net.iw{1,1}%训练后隐含层权值B2=net.b{1}%训练后隐含层阈值Z1=sim(net,X1);%训练数据仿真fori=1;    Z(i,:)=Z1(i,:)*(max(y(i,:))-min(y(i,:)))+min(y(i,:));%反归一化处理end;Zsavefilename net%训练达到要求后保存网络
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