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神经网络预测值都一样
求
预测一
组数据的bp
神经网络
模型的matlab代码
答:
用matlab求预测
一
组数据的bp
神经网络
模型,可以分1、给定已经数据,作为一个原始序列;2、设定自回归阶数,一般2~3,太高不一定好;3、设定预测某一时间段4、设定预测步数5、用BP自定义函数进行预测6、根据
预测值
,用plot函数绘制预测数据走势图其主要实现代码如下:clc% x为原始序列(行向量)x=[...
神经网络预测
非常不准,突然上升或下降最后还稳定成一个常数
答:
进入局部最小点了,梯度型
神经网络
如bp会有这个问题,一般处理单调凸函数和单调凹函数可以,如果有多极点的模型 一般全局性的批处理神经网络适合。
BP
神经网络
做
预测
时,一定要归一化吗,怎样反归一化得到最后的结果_百 ...
答:
当数据差距很大的时候,必须要归一化!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
关于
神经网络
BP做的关于
预测
的问题
答:
不是训练到一定程度,而是已经训练完了 在sim的时候出现问题,你需要将P_test转置一下,即P_test=[0.2123 0.1257 0.1343 0.2079 0.5579 05716 0.7059 0.7145 0.7205 0.7401 0.7019 0.7136 0.2317 0.2936 0]';因为P是15*10,T是12*10,即有10组数据,15个输入,12个输出,所以P_...
如何理解 MSELoss ?
答:
深入探索:MSELoss:衡量预测精度的秘密武器在
神经网络
的训练旅程中,损失函数扮演着至关重要的角色,其中MSELoss(平均平方误差损失)就像一面精准的标尺,衡量着模型预测与真实值之间的差距。想象一下,当你面对一组
预测值
$\hat{y}$和一组真实数据$y$,MSELoss是如何施展魔法,给出模型精确度的呢?让...
基于Matlab和BP
神经网络
的固体火箭 发动机比冲性能的
预测
答:
用仿真函数sim来计算网络的输出,其预报误差曲线如图
1
。 由图可见,
网络预测值
和真实值之间的误差是非常小的,均小于3%。完全满足应用要求。 6 结论
神经网络
作为一种输入/输出的高度非线性映射,通过对作用函数的多次复合,实现了固体火箭发动机比冲性能参数预测。并得到以下结论: 6.1 无需建立系统的数学模型,只要...
利用
神经网络
做
预测
,预测用的自变量的范围超出了训练用的自变量范围,预 ...
答:
是正常的。
人工
神经网络
一般用于
预测
多少年的数据
答:
这个要视处理的问题而定,训练
网络
的样本是基于多少年的数据,相应
预测
的就是多少年的数据。例如电力负荷预测,当进行的是短期负荷预测时,输入的样本为最近几日的负荷数据,那么预测的自然是最近几日的,不可能再长。而进行长期负荷预测时,训练样本是以年为单位的负荷数据,就可以预测几年甚至数十年的...
bp
神经网络预测
模型预测民航客运量需要什么数据?
答:
其他影响因素:还可以考虑其他可能影响客运量的因素,如天气状况、节假日、特殊事件等。根据数据的可用性和需求,您可以选择合适的特征和数据源,建立适当的BP
神经网络
模型来
预测
民航客运量。重要的是要选择具有预测能力的特征,并进行数据的预处理和归一化,以提高模型的准确性和可靠性。
用BP
神经网络
做数据拟合回归,每次运行结果都不一致,望高人指点,谢了...
答:
大哥你这个目标要求的也太高了吧,要1e-12!1e-5,1e-6就行了。而且就训练100次由什么用,BP的话起码要3000到5000次训练,复杂问题要10000次左右,再说BP
网络
存在“殊途同归”的问题,所以每次不太
一样
也是正常的,只要测试误差满足要求就行了 ...
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