有关于基于卷积神经网络的降水数据预测的一点问题

东水兽

最近在用卷积神经网络做降水预报，但是在使用MATLAB自带的函数进行编程时遇到了点问题。
在运行程序的时候，程序总是报错，说我验证集输入维数与训练集不一致，这我就不理解了
求大佬帮助

附录一：源代码
%% 导入处理好的数据
load factor.mat
load precip.mat
%% 输入训练数据
% 训练数据--变量值
P=factor_avage;
% 训练变量--结果值
T=precip_yangtze_all_avage;
%% 随机产生训练集和测试集数据
% temp=randperm(size(P,1));
temp=[37,19,20,47,22,35,13,8,23,24,57,49,48,9,4,60,17,67,31,64,5,51,54,39,58,18,11,65,3,28,56,34,66,21,62,25,30,63,16,15,61,33,10,53,2,26,14,41,40,45,7,43,42,12,27,59,6,46,32,1,52,44,55,50,36,29,38];
% 训练集60个样本
P_train=P(temp(1:60),:)';
T_train=T(temp(1:60),:)';
% 测试集7个样本
P_test=P(temp(61:end),:)';
T_test=T(temp(61:end),:)';
N = size(P_test,2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input]=mapminmax(P_train,0,1); % 训练集输入变量的归一化
p_test=mapminmax('apply',P_test,ps_input); % 测试集输入变量的归一化
[t_train,ps_output]=mapminmax(T_train,0,1); % 训练集输入结果的归一化
t_test=mapminmax('apply',T_test,ps_output); % 测试集输入结果的归一化
%% CNN模型的构建
% 创建网络层
layers = [
    imageInputLayer([60 111 1])
    convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
   
    averagePooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
   
    averagePooling2dLayer(2,'Stride',2)
  
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
   
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
   
    dropoutLayer(0.2)
    fullyConnectedLayer(60)
    regressionLayer];
% 训练网络
miniBatchSize=20;
validationFrequency=floor(numel(t_train)/miniBatchSize); % 验证频率的定义
% 参数设置
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'MaxEpochs',500, ... % 训练次数
    'InitialLearnRate',1e-3, ... % 初始学习率
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',20, ... % 在20轮后降低学习率
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{p_test',t_test}, ... % 测试集数据
    'ValidationFrequency',validationFrequency, ...
    'Plots','training-progress', ...
    'Verbose',false);
cnnnet=trainNetwork(p_train',t_train,layers,options);
layers(1,1).InputSize(1,1)=7;
t_sim=predict(cnnnet,p_test);

附录二
源程序与数据 我放在网盘了，不消耗大家的积分了（我居然没有权限放ulr链接（尴尬））
http（删除）s://pan.baidu.com（删除）/s/15s_FnLo（删除）GVdPImq（删除）3wvG0eSQ

勇往直前111

可以向你学习一下吗？

灰色节能君

涛涛？                  

东水兽

灰色节能君 发表于 2020-3-10 16:22
涛涛？

嘿嘿肖老师

desertsky

啊哦，你来晚了，分享的文件已经被删除了，下次要早点哟。{:5_275:}

狮心王理查德森

可以向你们学习一下吗？

狮心王理查德森

麻烦能留个QQ或者微信的联系方式吗？

狮心王理查德森

但是我有些急，下学期10月底的样子就要开题，导师只是觉得这个题热，然后就让我做，基本就是自学，如果有空还是希望能提供一些帮助，在气象家园上看关于神经网络的帖子还挺少的
谢谢！

兴兴张

你好，能再分享一下你的源程序吗？我也刚学这一块，希望有空能提供一些帮助，感谢！

天天paper

老师，能不能留个QQ，我也是做这方面的，有个问题想向您请教一下。