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神经网络拟合预测
斌之
2014-10-10 12:43:02
最近在做水轮机的参数优化,需要用神经网络根据40组样本数据来做性能预测,样本和误差检验的程序以及问题说明的ppt如下链接
http://download.csdn.net/detail/u014266604/8019209
。
本人神经网络的水平很浅,使用MATLAB的神经网络工具箱调试出的预测误差都在15%,希望能得到大神的指点或者交流,能将误差缩小到8%以内。望勿沉帖。我的qq:843542010,也可私聊。
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神经网络拟合预测
最近在做水轮机的参数优化,需要用神经网络根据40组样本数据来做性能预测,样本和误差检验的程序以及问题说明的ppt如下链接 http://download.csdn.net/detail/u014266604/8019209。 本人神经网络的水平很浅,使用MATLAB的神经网络工具箱调试出的预测误差都在15%,希望能得到大神的指点或者交流,能将误差缩小到8%以内。望勿沉帖。我的qq:843542010,也可私聊。
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domonate
2014-11-04
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赞同楼上说的,感觉因为每次预测的结果都不一定,因此感觉还是能用常规的就用常规算法计算!
cnmhx
2014-10-13
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这是典型的小样本问题。因此输入层的维数不能过高(~3)。 另外,你的交叉检验有问题,由于你的样本数只有40,留一法只有39个是独立的,200次试验中161次是重复的。 这么小样本的问题,可以考虑更加简单的模式。从资料散点图应该可以看出大致规律性,用特定的非线性拟合。
cnmhx
2014-10-11
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个人经验,8%都远远不够。 除非你的资料本身有较大的误差,而且样本很少。
斌之
2014-10-11
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@cnmhx,您好!我的链接里面上传了我的资料。我的样本有40组数据,测误差方法使用随机抽取39组数据做训练样本,1组做测试样本,反复200次求误差均值和最大值。 对于样本好坏我也不知道怎么分析,还望大神能多多指点,我的qq:843542010.谢谢
domonate
2014-10-10
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工具箱本身的预测的准确度确实不是很高,可以尝试其他的神经网络预测,如遗传神经网络及其他的,可以通过尝试进行测试。我的qq382101365
MATLAB
神经网络
43个案例分析》源代码&数据.
《MATLAB
神经网络
43个案例分析》目录 第1章 BP
神经网络
的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP
神经网络
的非线性系统建模——非线性函数
拟合
第3章 遗传算法优化BP
神经网络
——非线性函数
拟合
第4章
神经网络
遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的
预测
----基于广义回归
神经网络
的货运量
预测
第9章 离散Hopfield
神经网络
的联想记忆——数字识别 第10章 离散Hopfield
神经网络
的分类——高校科研能力评价 第11章 连续Hopfield
神经网络
的优化——旅行商问题优化计算 第12章 初始SVM分类与回归 第13章 LIBSVM参数实例详解 第14章 基于SVM的数据分类
预测
——意大利葡萄酒种类识别 第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 第16章 基于SVM的回归
预测
分析——上证指数开盘指数
预测
. 第17章 基于SVM的信息粒化时序回归
预测
——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间
预测
第18章 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割 第19章 基于SVM的手写字体识别 第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用 第21章 自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病
预测
第22章 SOM
神经网络
的数据分类--柴油机故障诊断 第23章 Elman
神经网络
的数据
预测
----电力负荷
预测
模型研究 第24章 概率
神经网络
的分类
预测
--基于PNN的变压器故障诊断 第25章 基于MIV的
神经网络
变量筛选----基于BP
神经网络
的变量筛选 第26章 LVQ
神经网络
的分类——乳腺肿瘤诊断 第27章 LVQ
神经网络
的
预测
——人脸朝向识别 第28章 决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断 第29章 极限学习机在回归
拟合
及分类问题中的应用研究——对比实验 第30章 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断 第31章 思维进化算法优化BP
神经网络
——非线性函数
拟合
第32章 小波
神经网络
的时间序列
预测
——短时交通流量
预测
第33章 模糊
神经网络
的
预测
算法——嘉陵江水质评价 第34章 广义
神经网络
的聚类算法——网络入侵聚类 第35章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第36章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第37章 基于灰色
神经网络
的
预测
算法研究——订单需求
预测
第38章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第39章
神经网络
GUI的实现——基于GUI的
神经网络
拟合
、模式识别、聚类 第40章 动态
神经网络
时间序列
预测
研究——基于MATLAB的NARX实现 第41章 定制
神经网络
的实现——
神经网络
的个性化建模与仿真 第42章 并行运算与
神经网络
——基于CPU/GPU的并行
神经网络
运算 第43章
神经网络
高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨
RNN-LSTM卷积
神经网络
Matlab实现
RNN卷积
神经网络
,LSTM,使用matlab实现,简单的数据
拟合
神经网络
控制与matlab仿真,matlab
神经网络
拟合
预测
计算输出层校正误差delta_output:fork=1:output%k=1:3delta_output(k)=(Y(k)-out_output(k))*out_output(k)*(1-out_output(k));
神经网络
拟合
函数表达式,
神经网络
拟合
函数matlab
二、隐层节点数在BP 网络中,隐层节点数的选择非常重要,它不仅对建立的
神经网络
模型的性能影响很大,而且是训练时出现“过
拟合
”的直接原因,但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。在表达
拟合
函数的时候,我们只要要列出它的参数取值及
拟合
模型即可,例如BP中的losig模型,隐层神经元个数,下降速率采用的方法traindx,学习速率0.05,训练最小误差0.001等等。我是做这个方向的,
神经网络
拟合
出的曲线是没有相应的函数的,他是根据许多的权重值,阀值和偏置值的训练确定的曲线。
利用
拟合
神经网络
(搭配时间序列)
预测
波浪力
今天在用NAR网络
预测
完波浪力之后,想用另外一个网络来对比
预测
效果,于是我就改用较简单的
拟合
神经网络
(nftool),记录一下心路历程。虽然说
拟合
神经网络
里面没有说用到lag。lag是时间序列
预测
里面才有的。既然
神经网络
主要功能是确定两个事物之间的一种函数关系,那么 训练 clc; clear; load('force_PM_LT_interp.mat') x=interp_LT(:,2); lag=10; % 自回归阶数,可以理解为延迟向量,有了这个,便表示的是时间序列了。 iinput=x;...
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