神经网络曲线拟合(神经网络曲线拟合实验原理)

net神经网络曲线拟合，x1神经网络曲线拟合，y1%训练网络 Y=simnet神经网络曲线拟合，x1%对BP神经网络仿真 X=1100%横坐标自己定，这里产生1到100的数 plotX，Y，#39#39，X，y1，#39#39%画图 e=y1Y%拟合结果和真实结果误差 msee%求均方差神经网络曲线拟合；#39purelin#39，#39trainlm#39y1=simnet，p=1000=005=1e5net，tr=trainnet，p，ty2=simnet，pplotp，t，#39o#39，p，y2，#39#39。

神经网络拟合是什么意思

这是神经网络特性导致的，与matlab没关系一方面，如果你的网络层选的神经元的个数和层数不合适，就会导致这种结果另一方面，如果你的训练样本选择的不合适，或者数据表达的太快，也会导致这种问题前一个方面根据经验，后。

拟合时的隐含层节点数目前没有一个通行的公式进行确定，只能凭借经验和试凑一般情况下，问题的复杂程度非线性程度和维度越高，隐含层节点数越多这里介绍一个小经验先用不太大的节点数进行预测，如果增加节点数测试。

对于神经网络我们在讨论一下过拟合和欠拟合现象 使用较小的神经网络，类似于参数较少的情况，容易导致高偏差和欠拟合，但是计算代价小使用较大的神经网络，类似于参数较多的情况，容易导致高方差和过拟合，虽然计算代价比较大，但是可以通过正。

训练效果是指神经网络在训练集上的性能表现，即网络通过反向传播算法进行训练后，在训练集上的预测准确度或误差的表现而拟合效果则是指神经网络在新的未知数据上的泛化能力，即网络对于未见过的数据的预测能力训练效果好的。

神经网络曲线拟合不好的原因

针对BP神经网络回归过拟合问题，建议尝试使用L1正则化和dropout方法来解决如果需要进行特征选择，则可以使用L1正则化如果需要提高网络的泛化能力，则可以使用dropout方法在使用这些方法时，需要进行参数调优，以找到最佳的超。

1首先，生成正弦曲线，并引入随机噪声2其次，在matlab中使用feedforwardnet函数创建BP神经网络，训练网络3最后，拟合的目标是一个圆，将圆拆成上下两条曲线，分别进行拟合，查看最后的拟合结果。