1、數據歸一化,輸入的數據通常為P,輸出數據通常為T,數據格式為,每列對應一個樣本,歸一化常用函數,是歸一化後的數據,是歸一化的結構體,在後面反歸一化預測值;
2、建立網絡并設定參數,中括号裡面的是輸入層數,隐含神經元數,輸出層數,設定節點傳遞函數的參數,訓練的次數,訓練的誤差目标值,學習速率,通常在0到1之間;
3、預測并分析,根據之前歸一化的标準,對預測結果進行反歸一化,得到結果,對誤差進行輸出,也可以作圖,看預測值和真實值能否吻合,還可以在神經網絡訓練完成後的對話框中看MSE和R方。
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