Matlab总提示：串联的矩阵的维度不来自一致。麻烦看看还有其他问题吗，非常谢谢！
的有关信息介绍如下：问题补充说明：%原始数据%车速（单位:km./h)sqcs=[3236543241783836743333395520394915443152146353503735552040382339162338131636367565416325440321869263930394132494119395127];%乘客舒适性评价... %原始数据%车速（单位:km./h)sqcs=[32 36 54 32 41 78 38 36 74 33 33 39 55 20 39 49 15 44 31 52 14 63 53 50 37 35 55 20 40 38 23 39 16 23 38 13 16 36 36 7 56 54 16 32 54 40 32 18 69 26 39 30 39 41 32 49 41 19 39 51 27];%乘客舒适性评价值（男性）sqckssxpjzn=[0 -1 1 0 -1 0 -2 1 2 -1 -1 -1 0 -2 -1 0 -2 0 -1 0 -1 0 -1 1 0 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 0 -1 1 1 0 1 1 -1 1 1 0 1 -1 1 -1 0 -1 1 1 1 -1 -1 -1 1 1 -1];%乘客舒适性评价值（女性）sqckssxpjznv=[2 0 -1 1 -1 0 -2 -1 0 -3 -2 1 -1 -3 -1 1 -3 1 -2 1 -3 -2 1 -1 -1 -2 0 -2 1 -1 -2 2 -3 -2 0 -1 -2 -1 -1 -1 -1 0 -2 -2 0 -2 -1 -1 0 -2 -1 -1 -2 -1 -2 -1 0 -2 -1 0 -2];%油耗（单位：L./100km)yh=[14.9 15.1 21 9.4 0.9 13.1 2.3 11.4 7.9 2.5 3.2 16.7 14 0 0 6.7 0 14.1 0 19.2 0 15.8 5.3 18.9 5.4 11.6 0 0 11.5 0.7 0 13.9 0 0 16.3 0 0 14.2 16.7 0 18 6.8 0 8.2 2.5 13.1 6.9 0 8.2 0 8.4 0 5.3 14.2 2.6 0.1 4.9 2.9 14.3 11.9 7.1];p=[sqcs;sqckssxpjzn;sqckssxpjznv]; %输入数据矩阵t=[yh]; %目标数据矩阵%利用函数mapstd()对数据进行归一化[pn,ps]=mapstd(p); %对于输入矩阵p和输出矩阵t进行归一化处理[tn, ts]=mapstd(t)dx=[-1,1;-1,1;-1;1]; %归一化处理后最小值为-1，最大值为1matlab菜鸟，提示：串联的矩阵的维度不一致。怎么解决，顺便看看还有什么问题，谢谢！%BP网络训练net=newff(dx,[3,7,1],{'tansig','tangsig','purelin'},'traingdx'); %建立模型，并用梯度下降法%训练net.***.show=1000; %1000轮回显示一次结果net.***.lr=0.05; %学习速率为0.05net.***.epochs=50000; %最大训练轮回为50000次net.***.goal=0.65.*10.^(-3).; %均方误差net=train(net,pn,tn); %开始训练，其中pn，tn分别为输入输出样本%利用原始数据对BP网络仿真an=sim(net,pn); %用训练好的模型进行仿真out=mapstd('reverse',An,ts);%把仿真得到的数据还原为原始的数量级%因样本容量有限使用训练数据进行测试，通常必须用新鲜数据进行测试x=1;61;newk=a(1,:);figure(1);subplot(2,1,1);plot(x,newk,'r - o',x,yh,'b - - +'); %绘制油耗量对比图legend('网络输出油耗量','实际油耗量');xlabel('时间频次数');ylabel('油耗量./(L./100km)');title('运用BP神经网络工具箱油耗量学习和测试对比图') 收起Matlab总提示：串联的矩阵的维度不一致。麻烦看看还有其他问题吗，非常谢谢！求，靠谱的Matlab神经网络工具箱帮助手册中文版，万分感谢！ 展开
串联的矩阵米的甚沙呼船的维度不一致。表北装效甲明在矩阵进行运算时，两个矩阵的内积不相等。
助1、dx=[-1,1;-1,1;-1;1] 这句代码多了一个分号，更改为dx=[-1,1;-1,1;-1，1];。
2、net=newff(dx,[3,7,1],{'tansig','tangsig','purelin'},'traingdx');代码中的训练方法（'tangsig'）书写多了一个字母，更改为 'tansig'。
3、out=mapstd('reverse',An,ts)；这句代码中的一个字母（An）书写错误，更改为为 an。
4、newk=a(1,:);这句代码中的一个第怀克因了切风老字母n，更改为newk=an(1,:)。
运行结果如下图：
扩展资料：
神经网络研究方向
神经网络的研即按风品任买历说究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为以下两类：
1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等编蒸科于场广；开发新的网络数理父专扬去怎也友大粉理论，如：神经网络动力学、非线性担去镇到神经场等。
应用研究可分为以下两类：
1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2、神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括：
模式识别、信号辩银处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相改胡关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
参考核灶拦资料来源：百度百科-神经网络
