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
关于遗传算法优化BP神经网络的问题答:%BP神经网络预测an=sim(net,inputn_test);%%网络得到数据反归一化BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputs); figure(1)%plot(BPoutput,':og');scatter(1:(N-M),BPoutput,'rx');hold on;%plot(output_test,'-*');scatter(1:(N-M),output_test,'o');legend('预测输出','期望输出','fontsize'...