BP神经网络做预测时,一定要归一化吗,怎样反归一化得到最后的结果

2024-12-22 15:39:02
推荐回答(2个)
回答1:

当数据差距很大的时候,必须要归一化!
pnt=mapminmax('apply',pt,ps)或=mapstd('apply',pt,ps)
仿真后反归一化格式则为:
out=mapminmax('reverse',An,ts)或=mapstd('reverse',An,ts);
其中An为sim函数的输 出

回答2:

可以不用归一化的。
归一化只是用来加快训练的速度。

反归一化用归一化的反函数就行了。