bp神经网络无法达到预测

1. bp神经网络无法达到预测

训练完成后，训练样本中的样本全部都是低误差的（达到了goal），不会出现你说的这种情况。你看看是不是你的预期输出搞错了。还有测试样本和检验样本这些一般误差也较小。

BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

2. bp神经网络预测一组数据

关键在于输入向量的制定：可选择前3年的数据作为输入，输入节点设为3；第4年的数据为输出，输出节点数设为1；隐层节点数设为4左右。这样便形成了样本，用这些样本去训练bp神经网络，将训练好的网络用于预测。
最后是以06、07、08的数据作为输入，去预测09的数据。再滚动迭代下去，直至将2012的数据预测出来。

附件是一个电力负荷的预测实例，按照我上面所说，稍微修改一下样本和节点数即可应用。

3. 为什么我的BP神经网络的预测输出结果几乎是一样的呢

最大的可能性是没有归一化。具体原因见下：
下面这个是经典的Sigmoid函数的曲线图：

如果不进行归一化，则过大的输入x将会导致Sigmoid函数进入平坦区，全部趋近于1，即最后隐层的输出全部趋同。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。

使用matlab进行归一化通常使用mapminmax函数，它的用法：
[Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)——将数据X归一化到区间[YMIN,YMAX]内，YMIN和YMAX为调用mapminmax函数时设置的参数，如果不设置这两个参数，这默认归一化到区间[-1, 1]内。标准化处理后的数据为Y，PS为记录标准化映射的结构体。我们一般归一化到（0,1）区间内。

4. BP神经网络完成预测

下面是几个仿真实验，用了不同的训练函数：
1.创建BP网络的学习函数，训练函数和性能函数都采用default值，分别为learngdm,trainlm和mse时的逼近结果：
由此可见，进过200次训练后，虽然网络的性能还没有为0，但是输出均方误差已经很小了，MSE=6.72804e-0.06,显示的结果也证明P和T之间非线性映射关系的拟合是非常精确的；
2.建立一个学习函数为learnd，训练函数为traingd,和性能函数为msereg的BP网络，来完成拟合任务:
可见，经过200次训练后，网络的输出误差比较大，而且网络误差的收敛速度非常慢。这是由于训练函数traingd为单纯的梯度下降训练函数，训练速度比较慢，而且容易陷入局部最小的情况。结果显示网络精度确实比较差。
3.将训练函数修改为traingdx，该i函数也是梯度下降法训练函数，但是在训练过程中，他的学习速率是可变的
在200次训练后，以msereg函数评价的网络性能为1.04725，已经不是很大,结果显示P和T之间非线性关系的拟合情况不错，网络的性能不错。

5. 在看了案例二中的BP神经网络训练及预测代码后，我开始不明白BP神经网络究竟能做什么了。。。 程序最后得到

网络的训练过程与使用过程了两码事。
比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。
您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络，比如自组织竞争神经网络。

6. BP神经网络在预测时输入与输出的个数不匹配的问题

你用的是Demux模块，错误的原因是输入和输出信号的维数不匹配。
 
Demux模块的基本作用是把一个输入信号给展开成多个输出信号，有两种工作模式，即向量模式和总线选择（Bus selection）模式，取决于你是否选中了Bus selection mode参数（注意：MathWorks公司不鼓励使用Bus selection模式来展开总线信号）。猜测你很可能是按照默认情况下使用向量模式，所以下面的讨论以向量模式为前提。
 
Demux模块的参数Number of outputs可以是标量或向量，如果是标量，则指定了输出的个数；如果是向量，则向量的元素个数对应输出个数。关于该参数的详细规定可以用doc demux查看相关文档。
 
可能导致出错的主要有以下两种情况（其他条件下，Simulink会采取一种比较合理的方式来理解你的输入参数）：
如果Number of outputs为标量，该标量的值大于输入向量的元素个数；
如果Number of outputs为向量，向量各元素均为正且求和与输入向量的元素个数不等。

7. bp神经网络预测代码

在matlab中，样本是以列的方式排列的，即一列对应一个样本。如果你的样本无误的话，就是一个输入8输出2的神经网络。作图直接用plot函数。
参考附件的代码，这是一个电力负荷预测例子，也是matlab编程。

BP（Back Propagation）神经网络是是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。