如何使用神经网络预测以下数据
有下面的数据:年份样本199311851719941198501995121121199612238919971236261998124761199912578620001267412001127627200212845320031292272004129988
想根据已知数据预测2005 2006 2010 2030 2050的数据。
我做的程序是:
P=19941995199619971998199920002001200220032004]
T=
f1='tansig';
f2='purelin';
=initff(P,S1,f1,T,f2);
df=10;me=1000;eg=0.001;lr=0.9;
tp=;
=trainbp(w1,b1,f1,w2,b2,f2,P,T,tp);
运行却出现下面错误:
??? Error using ==> dtansig
Too many input arguments.
Error in ==> tbp2 at 78
d1 = feval(df1,a1,d2,w2);
Error in ==> trainbp at 48
= tbp2(i,j,k,l,m,n,o,p,q);
哪位高手能帮帮忙啊,先谢了,刚开始接触神经网络。
[ 本帖最后由 eight 于 2007-9-22 22:52 编辑 ] 请仔细阅读置顶帖子 原帖由 closewen 于 2007-9-22 22:14 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
有下面的数据:
年份样本199311851719941198501995121121199612238919971236261998124761199912578620001267412001127627200212845320031292272004129988
想根据已知数据预测2005 2006 2010 2030 2050的 ...
请先看看本版各个置顶贴,认真阅读,然后自己动手找答案
还是不清楚什么原因
算的过程中出现??? Error using ==> minus
Matrix dimensions must agree.
Error in ==> tlm2 at 67
e = t-a2;
Error in ==> trainlm at 140
case 9, = tlm2(net,Pd,Tl,Ai,Q,TS,VV,TV,v9); return
这里一直不清楚是什么原因,数据用不用归一化啊,看了些理论,但还是不知道怎么操作,能不能给个提示,哪怕是相似的程序也行
谢谢了,懂了,还有个问题,我再想想
我懂了T =
125786 126741 127627 128453
126741 127627 128453 129227
127627 128453 129227 129988
128453 129227 129988 130756
129227 129988 130756 131448
P =
115823 117171 118517 119850
117171 118517 119850 121121
118517 119850 121121 122389
119850 121121 122389 123626
121121 122389 123626 124761
122389 123626 124761 125786
用nntool做的,最后结果不是很符合
选择的是三层:layer1为10,TANSIG;layer2是5,PURELIN。
Simulate的是
T1 =
121121
122389
123626
124761
125786
126741
结果为
[42546.1507;
42122.963;
42213.6527;
44147.1288;
41871.8247]
偏差过大,是参数选择的原因吧 预测人口的输入数据应该是时间吧
P =
1991 1992 1993 1994
1992 1993 1994 1995
1993 1994 1995 1996
1994 1995 1996 1997
1995 1996 1997 1998
1996 1997 1998 1999
T =
115823 117171 118517 119850
117171 118517 119850 121121
118517 119850 121121 122389
119850 121121 122389 123626
121121 122389 123626 124761
122389 123626 124761 125786
T1 =
1995 2001
1996 2002
1997 2003
1998 2004
1999 2005
2000 2006
[ 本帖最后由 closewen 于 2007-9-23 04:29 编辑 ] 原帖由 closewen 于 2007-9-23 02:42 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
我懂了
T =
125786 126741 127627 128453
126741 127627 128453 129227
127627 128453 129227 129988
128453 129227 ...
这只能慢慢调整参数,你看看本版关于 nntool 的精华贴吧
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