可是我只有15组数据，可以把这15组数据复制黏贴两次，变成45组吗？
追答如果训练数据少的话，可以适当减小误差，总之BP网络建模就是得不停实验，调整参数。
追问都有哪些参数可以调整？
用MATLAB中神经网络工具箱固有函数建立的BP网络,训练精度始终达不到,而...
除了楼上的方法，还可以修改下神经网络的初始权值，这方面的方法很多，可以改变下初始参数的取值范围，或者用遗传算法搜索下。另外，改变神经网络的训练函数是十分有效的，比如trainscg什么的，还有好几个记不得了，自己找找看！
为什么matlab的BP神经网络曲线拟合的时候没问题,预测的时候误差这么大...
这是神经网络特性导致的，与matlab没关系。一方面，如果你的网络层选的神经元的个数和层数不合适，就会导致这种结果；另一方面，如果你的训练样本选择的不合适，或者数据表达的太快，也会导致这种问题。前一个方面根据经验，后一个可以做成神经元的参数可调的。
用MATLAB做bp神经网络的预测,训练的挺好。但是预测误差很大,是什么原 ...
1.训练样本有可能不够多。2.样本不具有代表性，不具有特征性 3.网络模型设计有问题，需要Try Error and Try 4.可以使用Trainbr（贝叶斯正则化训练函数），这个函数对网络的泛化能力比较好
我用matlab实现BP神经网络的训练,训练后误差为0.05几,但测试时无论输入...
可能是这个原因，在你的输入集中有巨大的数，如20000，造成大数吃小数
matlabbp神经网络
一、创建神经网络 在MATLAB中，可以使用神经网络工具箱来创建BP神经网络。选择合适的网络类型，如多层前馈神经网络，并根据问题需求设置输入层、隐藏层和输出层的节点数。二、训练神经网络 创建好神经网络后，需要使用训练数据集对其进行训练。训练过程中，网络通过不断地调整权重和偏置来最小化预测误差。
MATLAB神经网络BP,误差超大,怎样调试是误差更接近目标值?主要调试哪 ...
第三步尝试，变换transfer function。麻烦你查查字典，因为我不是用中文学的神经网络。我姑且翻译成传输函数。传输函数在matlab中内建了3中 pureline logsig tansig。分别有不同的应用范围。因为没看到你的数据，我也不清楚具体应该推荐你用哪一种。不过你可以去网上搜索一下三种传输函数的特点。一般情况...
如何看MATLAB运行神经网络的结果
如何看MATLAB运行神经网络的结果 从图中Neural Network可以看出，你的网络结构是两个隐含层，2-3-1-1结构的网络，算法是traindm，显示出来的误差变化为均方误差值mse。经过482次迭代循环完成训练，耗时5秒。相同计算精度的话，训练次数越少，耗时越短，网络结构越优秀。达到设定的网络精度0.001的时候，...
运行MATLAB BP神经网络后,得到了误差曲线(mse),图例里有四个量,其中...
代表检验这个网络的训练结果。mse表示均方差，当然越小越好。但是这与你训练样本的多少，训练次数都有很大关系。这个其实没有统一的标准，任何人都知道0偏差当然是最好。但是根绝神经网络本身致命的缺陷，由于它是迭代收敛逼近解析式，所以不可能达到0误差。这只有根据使用者的工程技术要求来加以判断，这个...
MATLAB BP神经网络工具箱使用步骤
开始MATLAB BP神经网络工具箱的使用教程:首先，导入数据是关键步骤:点击“导入数据”按钮，选择需要的数据源并保存，确保将预测目标和其它数据分开导入。接着，进行数据格式转换，使用table2array函数将table格式的数据转化为double数组。构建模型则涉及以下步骤:打开"Neural Net Fitting"，直接跳过第一个界面，...
用Matlab编程BP神经网络进行预测
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)。
