程序如下：

clc;

clear;

N=19964;   %训练输入数据个数

M=3;      %训练维数

P=1;      %训练输出结果维数

B=8;    %试测数据个数

p1=zeros(N,M);

t1=zeros(N,P);

u=fopen('G:\circular matlab\input.txt');

for i=1:1:N

for j=1:1:M

p1(i,j)=fscanf(u,'%f',[1,1]);

end

end

a=size(p1);

u=fopen('G:\circular matlab\trans.txt');

for i=1:1:N

for j=1:1:P

t1(i,j)=fscanf(u,'%f',[1,1]);

end

end

b=size(t1);

p=p1';

t=t1';

[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);

n=70;   %神经网络维数(训练时主要改这个参数直到训练到理想精度)(隐层中神经元数)

net=newff(minmax(pn),[n,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');

inputWeights=net.IW{1,1};

inputbias=net.b{1};

layerWeights=net.LW{1,1};

layerbias=net.b{2};

net.trainParam.show=50;%两次之间训练次数

net.trainParam.lr=0.01;%学习速率

net.trainParam.mc=0.1;

net.trainParam.epochs=20000;%训练次数设置

net.trainParam.goal=1e-9;%0.002满足 测试误差2%

net.trainParam.min_grad=1e-12;% 最小性能梯度

net=train(net,pn,tn);

A=sim(net,pn);

save('G:\circular matlab\trans.mat','net');

% E=A-tn;

% M=sse(E);%误差平方和

% N=mse(E);%神经网络的均方误差

% All_error=[All_error N];

% Min_error=min(All_error);

u1=fopen('G:\circular matlab\verify-input.txt');

for i=1:1:B

for j=1:1:M

p2(i,j)=fscanf(u1,'%f',[1,1]);

end

end

c=size(p2);

p2=p2';

u1=fopen('G:\circular matlab\verify-trans.txt');

for i=1:1:B

for j=1:1:P

t2(i,j)=fscanf(u1,'%f',[1,1]);

end

end

d=size(t2);

t2=t2';

p2n=tramnmx(p2,minp,maxp);%测试数据归一化

a2n=sim(net,p2n);

a2=postmnmx(a2n,mint,maxt);%反归一化

a_error = abs(a2 - t2);

Er_Error = (a_error ./t2) * 100;

colmax = max(max(Er_Error));

a3=postmnmx(A,mint,maxt);

er2_error=abs(a3 - t);

er3_error = (er2_error ./t) * 100;

colmax1 = max(max(er3_error));

a5=postmnmx(A,mint,maxt);

%plot(p1, t1, '.', p1, a5, '--'),xlabel('半径/波长'); ylabel('归一化传输面积');

%plot(p2, t2, '*', p2, a2, '--'),xlabel('半径/波长'); ylabel('归一化传输面积');

%plot(p2,Er_Error),xlabel('半径/波长'); ylabel('百分比误差');

训练面板上'perfomance'最小显示的数值为0.000579，但是把训练数据和神经网络拟合出的数据作比较时发现有很多地方百分比误差特别大(超过100%)，我尝试过修改隐层神经元数和学习速率，效果都不明显，请问一下大神们我这个程序还可以调整那些参数来提高精度？      训练数据的txt文件在附件里

2018-7-5 16:25 上传

2018-7-5 16:31 上传

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训练数据输入

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训练数据输出