matlab神经网络预测代码
matlabbp神经网络
MATLAB中BP神经网络的实现 在MATLAB中实现BP神经网络主要涉及到神经网络的创建、训练、测试以及结果评估。以下是对这一过程的简要解释：一、创建神经网络 在MATLAB中，可以使用神经网络工具箱来创建BP神经网络。选择合适的网络类型，如多层前馈神经网络，并根据问题需求设置输入层、隐藏层和输出层的节点数。二...
matlab中的neural+network+fitting是BP神经网络吗?
是的，"neural network fitting" 在 MATLAB 中通常指的是使用反向传播（Backpropagation，BP）神经网络进行拟合任务。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，用于训练和拟合输入与输出之间的非线性关系。通过调整网络的权重和偏置，BP神经网络可以学习输入数据的模式并预测输出。在 MATLAB 中，可以使用 "ne...
matlab盗版如何用神经网络
1、准备用于训练和测试神经网络的数据集。可以使用MATLAB中的数据导入工具或从文件中读取数据。可以使用MATLAB中的数据可视化工具来更好地理解数据。2、在MATLAB命令窗口中输入命令neuralnetwork，打开神经网络工具箱。3、使用准备好的数据集来训练神经网络模型。可以使用MATLAB中的train函数或使用工具箱中的GUI...
Matlab问题 神经网络中将所有向量都量化到[-1,1]的范围内是哪种数据...
premnmx 是matlab神经网络工具箱里专门将原始数据归一化到[-1，1]之间的命令 这个在网页上很容易得到验证 它的具体做法是：2*（p-pmin）\/（pmax-pmin）-1 p是原始数据，pmax，pmin分别是原始数据的最大值和最小值 具体原理我不知道，但我知道这个公式就是matlab神经网络工具箱里使用的，将原始...
matlab训练神经网络,performance图中的best曲线意思是什么?表示达到最...
精度是自己设定的，是那个水平的直线，这里的神经网络没有best曲线，就是个goal和training两条的。是训练过程中的误差曲线，表示经过X次训练，感知器输出达到目标值，也就是感知器的输出已经和目标向量一致了。每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标shu的性能以及BP测试的MSE...
如何看MATLAB运行神经网络的结果
如何看MATLAB运行神经网络的结果 从图中Neural Network可以看出，你的网络结构是两个隐含层，2-3-1-1结构的网络，算法是traindm，显示出来的误差变化为均方误差值mse。经过482次迭代循环完成训练，耗时5秒。相同计算精度的话，训练次数越少，耗时越短，网络结构越优秀。达到设定的网络精度0.001的时候，...
MATLAB工具箱里的RBF神经网络newrb是什么算法
MN-神经元的最大数目,默认是Q DF-两次显示之间所添加的神经元数目,默认值为25；net-返回值，一个径向基网络；tr-返回值，训练纪录。该函数设计的径向基网络net可用于函数逼近。径向基函数的扩展速度spread越大，函数的拟合就越平滑。但是，过大的spread意味着需要非常多的神经元以适应函数的快速变化。
Matlab BP神经网络预测错误,怎么办?
Matlab BP神经网络预测错误的原因可能有下列因素：1、数据本身问题 2、训练参数不够合理 所以，题主应从上述因素去改进。
谁能教我Matlab 神经网络分析?
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同...
如何用matlab软件实现神经网络应用
仿真未经训练的网络net并画图 y1=sim(net,x);plot(x,y1,':');采用L-M优化算法 net.trainFcn='trainlm';设置训练算法 net.trainParam.epochs=500;net.trainParam.goal=10^(-6);调用相应算法训练BP网络 [net,tr,yy]=train(net,x,y);对BP网络进行仿真 y1=sim(net,x);计算仿真误差 E=y-y1...
汤旺河区伊达回答： 直接用神经网络工具箱里面的函数做: d = [ 1 0.31 0.27 0.41 0.2 0.6 0.21 2 0.31 0.27 0.41 0.2 0.7 0.19 3 0.31 0.27 0.41 0.2 0.8 0.17 4 0.31 0.39 0.63 0.5 0.6 0.62 5 0.31 0.39 0.63 0.5 0.7 0.63 6 0.31 0.39 0.63 0.5 0.8 0.65 7 0.31 0.51 0.85 0.8 0.6 ...
壹卷15392969248问： matlab程序 BP神经网络预测 程序如下: - ？
汤旺河区伊达回答： 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.
壹卷15392969248问： 如何利用matlab进行神经网络预测 - ？
汤旺河区伊达回答： matlab 带有神经网络工具箱,可直接调用,建议找本书看看,或者MATLAB论坛找例子. 核心调用语句如下: %数据输入%选连样本输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); ...
壹卷15392969248问： bp神经网络预测matlab源代码 - ？
汤旺河区伊达回答： P=[1;2;3;4;5];%月 P=[P/50];T=[2;3;4;5;6];%月训练样本 T=[T/50];threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1]; net=newff(threshold,[15,7],{'tansig','logsig'},'trainlm'); net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.goal=0.001; LP.lr=0.1; net=train(net,P,T); P_test=[6月]';%6月数据预测7月 P_test=[P_test/50]; y=sim(net,P_test) y=[y*50]
壹卷15392969248问： 用matlab编BP神经网络预测程序 - ？
汤旺河区伊达回答： 这个程序有问题的,输入数据有10列,输出数据
壹卷15392969248问： MATLAB R2012A 神经网络的预测代码及解释 - ？
汤旺河区伊达回答： 输入help +函数名即可看到,或者到帮助文件中查找,或者直接输函数名,点报错后的语句报错后
壹卷15392969248问： 求matlab神经网络时间序列预测的完整程序 - ？
汤旺河区伊达回答： 将时间序列拆开,组织训练样本.参考附件的例子,用的是BP神经网络. BP(Back Propagation)神经网络是86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(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer).
壹卷15392969248问： 用matlab编BP神经网络程序预测 - ？
汤旺河区伊达回答： 有呀,不过不知道你要干什么. 如果你的matlab版本较高,参看 http://zhidao.baidu.com/question/1766854136911164980 如果比较低,就看 clear; clc; X=-1:0.1:1; D=[-0.9602 -0.5770 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609...0.1336 -0.2013 -0....
壹卷15392969248问： BF神经网络预测模型的MATLAB程序 - ？
汤旺河区伊达回答： 首先数据初始化[nb,minb,maxb,na,mina,maxa]=premnmx(traindata,trainlabels); [nc,minc,maxc]=premnmx(testdata); 用这个函数newff就可以得到BP神经网络模型 net=newff(minmax(traindata),[7,1],{'tansig','purelin'}); 参数可以用默认的,具体参数可以help一下看看如何设置 训练神经网络 net=train(net,nb,na); 测试输出 nd= sim(net,nc);
壹卷15392969248问： matlab怎么利用神经网络做预测 - ？
汤旺河区伊达回答： 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
