bp神经网络预测步骤
谁有用于数据预测的用遗传算法改进的BP神经网络程序
给你来一段 主程序 数据归一化预处理 nntwarn off [pn,minp,maxp]=premnmx(p);pp=(pn+1)\/2;[tn,mint,maxt]=premnmx(t);建立BP网络 net=newff(minmax(pp),[15,1],{'logsig','purelin'},'trainlm');应用遗传算法对优化网络初始值 in=size(pn,1);out=size(tn,1);hi=15;%隐含层...
利用RBF神经网络做预测
在命令栏敲nntool，按提示操作，将样本提交进去。还有比较简单的是用广义RBF网络，直接用grnn函数就能实现，基本形式是y=grnn(P,T,spread)，你可以用help grnn看具体用法。GRNN的预测精度是不错的。广义RBF网络：从输入层到隐藏层相当于是把低维空间的数据映射到高维空间，输入层细胞个数为样本的维度，...
BP神经网络算法的关键词
2．1 改进算法概述此前有人提出：任意选定一组自由权，通过对传递函数建立线性方程组，解得待求权。本文在此基础上将给定的目标输出直接作为线性方程等式代数和来建立线性方程组，不再通过对传递函数求逆来计算神经元的净输出，简化了运算步骤。没有采用误差反馈原理，因此用此法训练出来的神经网络结果与...
RBF、GRNN和PNN神经网络(1)---基础篇
PNN神经网络PNN在RBF和GRNN的基础上，隐含层与输出层的连接权值类似GRNN，但预测阶段采用竞争函数C，而非线性函数。其结构与前两者相似，但输出处理方法不同。核心函数本文涉及到的创建网络的函数有newrbe、newgrnn和newpnn，它们接受训练集输入（P）、输出（T）和spread参数。此外，cputime用于计算时间消耗...
有哪位大神知道BP神经网络变学习率学习算法在Matlab中怎么实现啊?_百 ...
额。。。一种启发式的改进就是，为学习速率选用自适应值，它依赖于连续迭代步骤中的误差函数值。自适应调整学习速率的梯度下降算法,在训练的过程中,力图使算法稳定,同时又使学习的步长尽量地大,学习速率则是根据局部误差曲面作出相应的调整。当误差以减小的方式趋于目标时,说明修正方向正确,于是步长（学习...
关于matlab中BP神经网络使用train函数的问题,求救,T.T
P(i,:)=YY(i:i+2);附上newff函数的格式为：net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF），函数newff建立一个可训练的前馈网络。输入参数说明：PR：Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值；Si：第i层神经元个数；TFi：第i层的传递函数，默认函数为tansig函数；BTF...
python神经网络编程有什么用?
一般神经网络分为三层，第一层是输入层，无需任何计算；第二层是隐藏层；最后是输出层。总体过程如下：（特别注意：权重矩阵是不一样的）1.输入层接收信号，通过权重比例输出到隐藏层，此处遵守公式 X=W•I \\begin{pmatrix} w_{1,1} & w_{2,1}\\\\ w_{1,2} & w_{2,2} \\end{p...
MATLAB BP神经网络训练
你的程序训练完毕后根本就没达到目标误差，就是说训练效果不好，不能进行预测，只有训练结果好了才能预测仿真，你再改一下隐含层神经元数或者训练和传递函数试试吧~另外输入层的值可以归一化也可以不归一化，归一化后在仿真之前要反归一化。
bp神经网络对输入数据和输出数据有什么要求
p神经网络的输入数据越多越好，输出数据需要反映网络的联想记忆和预测能力。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层...
地质灾害风险评估方法
七、非线性模型预测法 非线性模型预测法又称BP神经网络法,是把一组样本的输入输出问题变为一个非线性优化问题而建立的预测模型。 鉴于地质灾害系统具有复杂性特点,很难用简单的线性方程表达,因此使一批非线性预测模型迅速发展起来。如分形理论就是通过研究地质灾害系统的自相似性来对地质灾害的运动规律进行研究。易顺...
秀屿区特美回答： 首先要知道你建立的这个模型的内部逻辑关系.. 1,确定隐层数,画出简要模型图. 2,确定采用什么样的神经网络来建立模型 3.通过测试数据来训练模型.. 4.根据测试训练得到的数据和实际数据进行比对,或者算出误差.从而修改隐层中的权值和阀值. 反复重复3-4..最后得到一个最优的模型. 大致是这样...楼主说的太概略...无法回答清楚请抱歉
辟咏13487502336问： R语言中BP神经网络怎么进行预测新数据 - ？
秀屿区特美回答： help sim 准备数据集 学习和训练 help train 训练完成后,保存、使用网络 help sim
辟咏13487502336问： 如何测试BP神经网络 - ？
秀屿区特美回答： 先找一个期望函数,比如y=1/x,那么输入就是x(值随便设),理想的输出结果就是1/x.用实际的输出结果与理想的结果做运算,依据运算结果对隐层和输出层的权值矩阵进行调整.然后继续输入样本,得到结果在与理想结果运算,再权值调整.一直到最后,你的输出结果就会和你的理想结果相接近了.如果没有期望函数,或者期望的输入输出关系,那么就谈不上训练好了一个神经网络.一个网络都是对于一定的输入输出关系而言的,关系彻底改变,那么网络就要重新训练.
辟咏13487502336问： 如何人工神经网络来预测下一个数值 - ？
秀屿区特美回答： newff函数建立BP神经网络,历史数据作为样本,例如前n个数据作为输入,输入节点为n.当前数据作为p,输出节点为1.隐层节点根据试凑法得到.通过matlab的train函数,得到训练好的BP神经网络.再将当前预测点的前n个数据作为输入,输出即为当前的预测值.
辟咏13487502336问： matlab怎么利用神经网络做预测 - ？
秀屿区特美回答： 利用matlab做神经网络预测,可按下列步骤进行:1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析
辟咏13487502336问： 简要说明前馈神经网络的BP算法学习过程,并指出其具有什么缺点及其原因? - ？
秀屿区特美回答： 计算步骤 1.确定最大误差和最大学习次数. 2.计算当前输入下的输出. 3.判断输出误差是否满足要求,满足则退出,不满足则开始学习. 4.计算广义误差,连接权系数更新. 6.次数加1,继续迭代计算直到满足要求. 缺点: 1.计算速度慢(计算量大,学习算法不成熟,不同的算法针对不同的问题收敛才快些) 2.输入信号与训练信号相差加大时,可能导致结果完全错误(不同的区域可能有不同的极值)
辟咏13487502336问： matlab程序 BP神经网络预测 程序如下: - ？
秀屿区特美回答： P=[...];输入T=[...];输出% 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],,'traingdm')% 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW inputbias=net_1.b% 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW layerbias=net_1.b 应该没问题吧.
辟咏13487502336问： 什么是神经网络的BP算法 - ？
秀屿区特美回答： 简介:BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需...
辟咏13487502336问： MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的 - ？
秀屿区特美回答： 先用newff函数建立网络,再用train函数训练即可. 1)正向传播:输入样本->输入层->各隐层(处理)->输出层 注1:若输出层实际输出与期望输出(教师信号)不符,则转入2)(误差反向传播过程) 2)误差反向传播:输出误差(某种形式)-...
辟咏13487502336问： 什么是BP神经网络? - ？
秀屿区特美回答： BP算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对神经元之间的...
