Matlab 神经网络函数预测

我正在尝试使用matlab提供的神经网络工具箱预测窦函数值

我需要网络能够基于两个或多个周期预测单个周期的函数值。我认为这不是很难，因为罪是简单的功能

不幸的是，我的人际网络似乎预测了除我预期之外的一切

这是我的密码：

x = 0:0.01:20;
y = sin(x);


net = fitnet(7);

net = init(net);

net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;

net = train(net, x, y);


x = 21:0.01:25;
y = sin(x);

z = sim(net, x);

plot(x, [y; z]);

下面是情节：

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我尝试更改传递给

fitnet

的参数，并使用带有各种参数的

netff

。我遗漏了什么？

第一点是研究过程中的规范化（训练集的规范化）。我看不出你用了什么方法。另一个需要考虑的问题是测试集的规范化，我找不到您是如何将规范化应用于测试集的。还有一点需要考虑，您的测试集在训练集中根本并没有表示。我的意思是你在[0；20]范围内训练了网络，并检查了结果[21；25]。规范化将帮助您解决此问题。作为正常化的几个提示，我建议您考虑将学习值转换为弧度，并从[-1；1 ] < /P>中的弧度中缩放值。