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。