Matlab神经网络预测模型测试验证集与误差集的图中，每个值都出现了四条线，这是为什么呢？

Question

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%打开数据集
input=xlsread('BP训练数据','训练1','B9:M17')
output=xlsread('BP训练数据','训练1','B19:M21')
%训练集、测试集
input_train=input(:,1:7);
output_train=output(:,1:7);
input_test=input(:,8:end);
output_test=output(:,8:end);
%数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%构建BP神经网络
net=newff(inputn,outputn,4)
%网络参数
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.0000001;
%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
%BP神经网络测试
an=sim(net,inputn_test); %用训练好的模型进行仿真
test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); %预测结果反归一化
error=test_simu-output_test; %预测值与真实值的误差
%真实值与预测值的误差比较
figure(1)
plot(output_test,'bo-')
hold on
plot(test_simu,'r*-')
hold on
plot(error,'square','MarkerFaceColor','b')
legend('期望值','预测值','误差')
xlabel('数据数组'),
ylabel('值')
title('测试集预测值和期望值的误差对比')
set(gca,'fontsize')
%计算误差
[~,len]=size(output_test);
MAE1=sum(abs(error./output_test))/len;
MSE1=sum(error.^2)/len;
RMSE1=MSE1.^(1/2);
disp(['-------------计算误差--------------'])
disp(['平均绝对误差MAE为：',num2str(MAE1)])
disp(['均方误差MSE为：',num2str(MSE1)])
disp(['均方根误差RMSE为：',num2str(MAE1)])
（为什么我插不进图片。。。）

Answer 1

你的训练样本是7个，测试样本是5个，得到的output_test、test_simu和error应该都是3行5列的矩阵，matlab用plot(A)，如果A是矩阵的话，会画出每一列数据的线，也就是你每个数据应该画了5条曲线