Bp神经网络工具箱预测值反归一化

Question

我想用bp神经网络工具箱做预测，我提前在stata里面标准化处理了，然后预测出来的数据是标准化后的数据，我想给他反标准化处理推出原值，不知道有没有老。师可以教教我😭最好用Matlab代码或者stata代码

Answer 1

该回答通过自己思路及引用到各个渠道搜索综合及思考,得到内容具体如下：
可以使用Matlab或Stata来进行反标准化处理，下面分别给出相应的代码示例。
假设你的数据已经被标准化处理，并且存储在一个向量中。设原始数据的均值为mu，标准差为sigma。Matlab代码示例：

% 假设原始数据存储在一个向量x中
x = [1.2, 3.4, 5.6, 7.8];

% 原始数据的均值和标准差
mu = 4.5;
sigma = 2.3;

% 反标准化处理
x_orig = x * sigma + mu;
Stata代码示例：

// 假设原始数据存储在一个向量x中
local x 1.2 3.4 5.6 7.8

// 原始数据的均值和标准差
local mu 4.5
local sigma 2.3

// 反标准化处理
foreach i of local x {
    local x_orig `x_orig' `i' * `sigma' + `mu'
}
display "`x_orig'"

以上代码示例中，将标准化后的数据乘以标准差sigma并加上均值mu，即可得到反标准化处理后的原始数据。

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