BP做预测（附源码），中间遇到的问题请大家讨论帮助

aeobea

刚开始学习BP及使用MATLAB，出现一些问题，请大家帮助
使用bp算法进行24时点的价格预测
1）24个时段分别预测，调用sim，到最后图形输出就象死了一样，为何？(w问号处）
2）预测精度平均测算下来才能达到20-50%，实在太大了，总有几个高峰点，为何呢？
3）还有无更好的方法或改进的地方？
多谢。

源码如下：
clf;clc;clear;
load pjm_0102.mat;  %内含ul,up,ut三个经过归一化的矩阵，以及l,p,t 和w(星期）
t_seg = 24;  % 时段

err=[]; errv=[];
train_ds=32;train_de=92;    %ds起始日期  %de截至日期
test_ds=93;test_de=99;      %预测8月1日-8月10日
for seg =1 : t_seg
    train_s=[]; train_d=[]; test_s=[]; test_d=[]; out=[];
    for i = train_ds : train_de    %68,7月8日  92，7月31日
        %训练用输入向量 10*n 1-7行为前七天电价，8-9行为前两天负荷，10行为预测日负荷,n为样本数, 需取逆才可输入 : 50%
        %train_s = [train_s; up(i-1,seg) up(i-2,seg) up(i-3,seg) up(i-4,seg) up(i-5,seg) up(i-6,seg) up(i-7,seg) ul(i-1,seg) ul(i-2,seg) ul(i,seg)];
        %仅用前七日电价 50-70%
        %加上星期因素  25%-50%  改1-7为0 1，周6/7为1，其余为0 27%-40%-27%
        train_s = [train_s; up(i-1,seg) up(i-2,seg) up(i-3,seg) up(i-4,seg) up(i-5,seg) up(i-6,seg) up(i-7,seg) ul(i-1,seg) ul(i-2,seg) ul(i,seg) w(i,2)];
        %训练用目标向量 1*n，预测日电价
        train_d = [train_d; up(i,seg)];         
    end
    train_s = train_s';  train_d = train_d';

    for i=test_ds: test_de   
        %测试用输入向量
        %test_s = [test_s; up(i-1,seg) up(i-2,seg) up(i-3,seg) up(i-4,seg) up(i-5,seg) up(i-6,seg) up(i-7,seg) ul(i-1,seg) ul(i-2,seg) ul(i,seg)];
        test_s = [test_s; up(i-1,seg) up(i-2,seg) up(i-3,seg) up(i-4,seg) up(i-5,seg) up(i-6,seg) up(i-7,seg) ul(i-1,seg) ul(i-2,seg) ul(i,seg) w(i,2)];
        %测试用目标向量
        test_d = [test_d; up(i,seg)];        
    end
    test_s = test_s';  test_d=test_d';

    %建立BP神经网络
    net=newff(minmax(train_s),[4,1],{'tansig','tansig'},'trainlm');  %建立BP网络 4个隐含层，1个输出层  fy:误差在20%以内
    % 4,1 tansig,purelin, traingdx tra to test 15%  15%  11%  11%
    % traingd  7%  35%  24%  27% 17%
    % trainrp  8%  12%  7%  12%   (epochs<100 goal met)
    % graincgf 9%  7%  13%   13%  (100)
    % traincgp  10% 12% 6% 8%(82)
    % traincgb 11(13)  13(44) 9(57)  18(13)  // 40(40) 33(213) 40(84)
    % trainscg  9(118) 6(143) 12(496) 11(387)       4
    % trainbfg  7(45) 10(47) 10(193) 6(36)      2 49(83) 30(28) 34(73) 18(0)
    % trainoss  9(1439) 8(720) 8(337) 7(2192)       3
    % trainlm  6(9) 9(6) 5(9) 10(7)       1/1     17%(6) 50(4) 12(7)  41(6)
    %

    %训练
    net.trainParam.epochs=3000;
    net.trainParam.show=50;
    net.trainParam.lr=0.01;
    %net.trainParam.mu=0.02;
    net.trainParam.goal=0.0001;
    tic;
    net=train(net,train_s,train_d); %训练
    toc;

    %开始预测
    out=sim(net,test_s);  
    err=[err;(test_d - out)./test_d];
    %out=sim(net,train_s);  
    %err=[err;(train_d - out)./train_d];  %计算24各点的多样本误差
end
save mcp_bp_err.mat err;
clf;clc;clear;
load mcp_bp_err.mat;
errv=mean(abs(err),2)';  %24各点的多样本平均误差
% plot(err_seg_v);   %？？？
erra=mean(errv)

F117_ren_0

好复杂的程序,本来可以很简单的,被你搞的,看的人头大.

aeobea

老兄说的是，我因为是初次使用MATLAB，BP也是第一次编写，总感觉程序写出来不舒服。
所以请教各位高手给把把脉。