Matlab总提示：串联的矩阵的决限律维度不一致。麻烦看看还来自有其他问题吗，非常谢谢！

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

串联的矩阵的维度不一致。协表明在矩阵进行运算时，两个矩阵的内积不相等。

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','tang换补斗吗依即周游科sig','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,场十烈:);这句代码中的一个字母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样机理。

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、性兵场称难看小能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性球离能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。

应用研究可分为以下两类：

供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们黑倒钱误笔永城省以及相关理论、相关技术的官径质训显场神充不断发展，神经网络的块内损如星煤争厂凯织料应用定将更加深入。

参考资料来源：百度百科-神经网络