如何使用神经网络预测以下数据

closewen

有下面的数据：

年份	样本
1993	118517
1994	119850
1995	121121
1996	122389
1997	123626
1998	124761
1999	125786
2000	126741
2001	127627
2002	128453
2003	129227
2004	129988

想根据已知数据预测2005 2006 2010 2030 2050的数据。

我做的程序是：

P=

[1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004]

T=[118517 119850 121121 122389 123626 124761 125786 126741 127627 128453 129227 129988]

f1='tansig';
f2='purelin';
[w1,b1,w2,b2]=initff(P,S1,f1,T,f2);
df=10;me=1000;eg=0.001;lr=0.9;
tp=[df me eg lr];
[w1,b1,w2,b2,ep,tr]=trainbp(w1,b1,f1,w2,b2,f2,P,T,tp);

运行却出现下面错误：
??? Error using ==> dtansig
Too many input arguments.
Error in ==> tbp2 at 78
  d1 = feval(df1,a1,d2,w2);
Error in ==> trainbp at 48
  [a,b,c,d,e,f] = tbp2(i,j,k,l,m,n,o,p,q);

哪位高手能帮帮忙啊，先谢了，刚开始接触神经网络。

[ 本帖最后由 eight 于 2007-9-22 22:52 编辑 ]

花如月

请仔细阅读置顶帖子

eight

原帖由 closewen 于 2007-9-22 22:14 发表

                               
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有下面的数据：


年份样本199311851719941198501995121121199612238919971236261998124761199912578620001267412001127627200212845320031292272004129988

想根据已知数据预测2005 2006 2010 2030 2050的 ...

请先看看本版各个置顶贴，认真阅读，然后自己动手找答案

closewen

算的过程中出现
??? Error using ==> minus
Matrix dimensions must agree.

Error in ==> tlm2 at 67
e = t-a2;

Error in ==> trainlm at 140
  case 9, [net,tr,Ac,El,v5,v6] = tlm2(net,Pd,Tl,Ai,Q,TS,VV,TV,v9); return


这里一直不清楚是什么原因，数据用不用归一化啊，看了些理论，但还是不知道怎么操作，能不能给个提示，哪怕是相似的程序也行

closewen

我懂了

T =
      125786      126741      127627      128453
      126741      127627      128453      129227
      127627      128453      129227      129988
      128453      129227      129988      130756
      129227      129988      130756      131448
P =
      115823      117171      118517      119850
      117171      118517      119850      121121
      118517      119850      121121      122389
      119850      121121      122389      123626
      121121      122389      123626      124761
      122389      123626      124761      125786
用nntool做的，最后结果不是很符合
选择的是三层：layer1为10，TANSIG；layer2是5，PURELIN。
Simulate的是
T1 =
      121121
      122389
      123626
      124761
      125786
      126741
结果为
[42546.1507;
42122.963;
42213.6527;
44147.1288;
41871.8247]
偏差过大，是参数选择的原因吧

closewen

预测人口的输入数据应该是时间吧
P =
        1991        1992        1993        1994
        1992        1993        1994        1995
        1993        1994        1995        1996
        1994        1995        1996        1997
        1995        1996        1997        1998
        1996        1997        1998        1999
T =
      115823      117171      118517      119850
      117171      118517      119850      121121
      118517      119850      121121      122389
      119850      121121      122389      123626
      121121      122389      123626      124761
      122389      123626      124761      125786
T1 =
        1995        2001
        1996        2002
        1997        2003
        1998        2004
        1999        2005
        2000        2006

[ 本帖最后由 closewen 于 2007-9-23 04:29 编辑 ]

eight

原帖由 closewen 于 2007-9-23 02:42 发表

                               
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我懂了

T =
      125786      126741      127627      128453
      126741      127627      128453      129227
      127627      128453      129227      129988
      128453      129227       ...

这只能慢慢调整参数，你看看本版关于 nntool 的精华贴吧