用matlab做bp神经网络预测,神经网络预测matlab代码
神经网络预测值为何全相同
最大的可能性是没有归一化。具体原因见下：下面这个是经典的Sigmoid函数的曲线图：如果不进行归一化，则过大的输入x将会导致Sigmoid函数进入平坦区，全部趋近于1，即最后隐层的输出全部趋同。
输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。
使用matlab进行归一化通常使用mapminmax函数，它的用法：[Y,PS]=mapminmax(X,YMIN,YMAX)——将数据X归一化到区间[YMIN,YMAX]内，YMIN和YMAX为调用mapminmax函数时设置的参数，如果不设置这两个参数，这默认归一化到区间[-1,1]内。
标准化处理后的数据为Y，PS为记录标准化映射的结构体。我们一般归一化到（0,1）区间内。希望采纳哦！
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神经网络输出都同一组数据，是什么原因？
最大的可能性是没有归一化文案狗。具体原因见下：下面这个是经典的Sigmoid函数的曲线图：如果不进行归一化，则过大的输入x将会导致Sigmoid函数进入平坦区，全部趋近于1，即最后隐层的输出全部趋同。
输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。
使用matlab进行归一化通常使用mapminmax函数，它的用法：[Y,PS]=mapminmax(X,YMIN,YMAX)——将数据X归一化到区间[YMIN,YMAX]内，YMIN和YMAX为调用mapminmax函数时设置的参数，如果不设置这两个参数，这默认归一化到区间[-1,1]内。
标准化处理后的数据为Y，PS为记录标准化映射的结构体。我们一般归一化到（0,1）区间内。
为什么我的BP神经网络的预测输出结果几乎是一样的呢
最大的可能性是没有归一化。具体原因见下：下面这个是经典的Sigmoid函数的曲线图：如果不进行归一化，则过大的输入x将会导致Sigmoid函数进入平坦区，全部趋近于1，即最后隐层的输出全部趋同。
输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。
使用matlab进行归一化通常使用mapminmax函数，它的用法：[Y,PS]=mapminmax(X,YMIN,YMAX)——将数据X归一化到区间[YMIN,YMAX]内，YMIN和YMAX为调用mapminmax函数时设置的参数，如果不设置这两个参数，这默认归一化到区间[-1,1]内。
标准化处理后的数据为Y，PS为记录标准化映射的结构体。我们一般归一化到（0,1）区间内。
用matlab神经网络工具箱训练样本，发现预测结果都是一个值
我用matlab实现BP神经网络的训练，训练后误差为0.05几，但测试时无论输入什么数输出的数都一样，为什么啊
这样编的matlab神经网络预测为什么等不到好效果,得出来的系统在所有年份输出都是同一个数！
神经网络 每组预测值一样
关于matlab BP神经网络，为什么预测出来的数据数值不变化？变化曲线就是一条水平直线
。
我觉得一个很大的原因是你预测给的输入范围（2014-）超出了训练数据的输入范围（2006-2013），神经网络好像是具有内插值特性，不能超出，你可以把输入变量-时间换成其他的变量，比如经过理论分析得出的某些影响因素，然后训练数据要包括大范围的情况，这样可以保证预测其他年份的运量的时候，输入变量不超出范围，最后预测的时候给出这几个影响因素的值，效果会好一点。
预测的话，规律应该包含在训练数据里面，让神经网络去学习，如果你都不知道变化规律，怎么能指望神经网络预测未来？有关时间序列的问题也有其他的方法。