使用神经网络对黄金期货交割价格进行预测-2 MATLAB_rmse sumsqr-程序员宅基地

上一篇文章介绍了数据的预处理部分，这一篇文章将会介绍神经网络模型的建立以及预测结果的输出和误差统计。

对于BP神经网络的模式识别来说，参数的设置对于神经网络的识别性能有着很大的影响。对于不同的问题来说应该有着其适当的参数设置。我的参数设置如下代码。

%%%bp神经网络的参数设置
NodeNum=12;%隐层节点数
TypeNum=1;%输出节点数
Epochs=500;%最大学习次数
net=newff(minmax(p1),[NodeNum,TypeNum],{'logsig','logsig'},'trainlm');
net.performFcn='sse';
net.trainParam.goal=0.001;%训练sse目标
net.trainParam.min_grad=1e-20;%最小梯度
net.trainParam.show = 200;
net.trainParam.epochs = Epochs;
net.trainParam.mc = 0.95;%动量因子
net.trainParam.lr=0.01;%学习率
net.divideFcn = '';

1.隐层节点数：隐层节点的数目会大大的影响识别率和训练时间。过大会造成计算开销大大增加，收敛速度变慢，且容易造成过拟合的现象。若隐层节点数目过小，有可能根本不会收敛。若刚刚可以收敛，但是网络会对坏值异常的敏感，抗干扰能力弱。隐层节点数的设置没有一个具体的理论支撑，大部分还是需要靠前人总结的经验以及具体的试验结果来确定。一般隐层节点的个数设为，n为输入节点数，m为输出节点数，a为[1,10]之间的调节常数。具体问题具体分析，可以先确定一个小一点的隐层节点数，逐渐增大并进行试验，找到一个最好的节点数目。

2.newff是matlab中神经网络工具箱创建前向网络的函数，参数有很多，可以查看matlab中对newff函数的帮助信息。重要的参数就如上代码的第五行。第一个参数用来设置输入节点数，我这里将训练输入集作为参数；第二个参数为一个向量，分别设置隐层节点数和输出节点数；第三个参数分别用来设置隐层的激活

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