bp神经网络matlab视频
答：链接:https://pan.baidu.com/s/1-fOFdUYBOnAB-2y50RgbjA 提取码:4253数学建模视频|MATLAB图像处理实例详解|Matlab神经网络原理与实例精解34.5小时配套教学时视频|MATLAB神经网络原理与实例精解.pdf|MATLAB初学者入门视频：MATLAB简介和给初学者的建议.zip|Ability.pdf|7天助你掌握Matlab，还能收获一份20G...
答：% 该脚本用来做NAR神经网络预测% 作者：Macer程lag=3; % 自回归阶数iinput=x; % x为原始序列（行向量）n=length(iinput);%准备输入和输出数据inputs=zeros(lag,n-lag);for i=1:n-lag inputs(:,i)=iinput(i:i+lag-1)';endtargets=x(lag+1:end);%创建网络hiddenLayerSize = ...
答：BP神经网络预测的步骤:1、输入和输出数据。2、创建网络。fitnet（）3、划分训练，测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio； net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio 4、训练网络。 train（）5、根据图表判断拟合好坏。ploterrcorr（）；parcorr（）；plotresponse（）6、预测往后数...
答：基于BP神经网络的数字识别主要内容•1.课题研究背景•2图像预处理•3模式识别•4识别效果•5总结1.课题研究背景近年来,人工神经网络技术取得了巨大的发展,它所具有的优势：固有的并行结构和并行处理、知识的分布存储、容错性、自适应性、模式识别能力,为手写体数字识别开辟了...
答：使用神经网络工具箱可以非常简便地实现网络建立和训练，实例代码如下：BP算法function Out=bpnet(p,t,p_test)%p,t为样本需要提前组织好global S1net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm'); %trainlm训练函数最有效%net=newff(P,T,31,{'tansig','purelin'},'trainlm')...
答：步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模 1、 随机生成2000组两维随机数(x1,x2)，并计算对应的输出y=x1^2+x2^2，前1500组数据作为训练数据input_train，后500组数据作为测试数据input_test。并将数据存储在data中待遗传算法中使用相同的数据。2、 数据预处理：归一化处理。3、 构建BP神经网络...
答：用matlab求预测一组数据的bp神经网络模型，可以分1、给定已经数据，作为一个原始序列；2、设定自回归阶数，一般2～3，太高不一定好；3、设定预测某一时间段4、设定预测步数5、用BP自定义函数进行预测6、根据预测值，用plot函数绘制预测数据走势图其主要实现代码如下：clc% x为原始序列（行向量）x=[...
答：从原理上来说，神经网络是可以预测未来的点的。实际上，经过训练之后，神经网络就拟合了输入和输出数据之间的函数关系。只要训练的足够好，那么这个拟合的关系就会足够准确，从而能够预测在其他的输入情况下，会有什么样的输出。如果要预测t=[6 7]两点的R值，先以t=[1 2 3 4 5]作为输入，R=[12 ...
答：net=newff(P,T,20,{'logsig' 'logsig'},'traingd');net.trainParam.goal=0.001;net.trainParam.epochs=2000;net=train(net,P,T);
答：sim命令将运行指定的模型。模型执行时使用传递给sim命令的数据，这些数据包括在options结构中设定的参数值。a=sim(net,[ ])中，net是你的训练网络，后面的中括号是你要训练的结构参数！
网友评论：
台富17724319345：
请问大侠,哪里能找到在MATLAB环境下使用BP神经网络工具箱函数做预测的视频 -
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： 这个很简单啊,比我当初的简单多了,给你推荐本书《先进PID算法集MATLAB仿真》,里头有神经网络的程序,你可以直接编程做,老师一看,会觉得你很nb或者,你去买本介绍MATLAB SIMULINK的书,simulink就是你说得matlab里头的一个工具箱,通过模块进行仿真,很强大,但是无论用哪种方法,都要认真看书,好好学,编程这个东西得用时间琢磨的,祝楼主成功!
台富17724319345：
用Matlab算BP神经网络的具体算法?
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： BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数,学习算法一般采用最小梯度下降法;下面是具体的程序例子: 例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络. 训练样本定义如下: 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 解:本例的...
台富17724319345：
如何用matlab编写BP神经网络程序 -
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： matlab编写BP神经网络很方便的,这个工作不用像编程序的C什么的那样还要编写算法.这个算法早已经在软件的库里提供了.你只要用一条语句就出来了.把参数,深度和节点固定的往里一代数就可以了.还有一点,注意最后结果的收敛性,神经网络发展一直是曲折前进的,为什么这样,现在不太给力,因为面临着一个收敛的问题,实现起来效果不好.这些程序网上有很多,你借一本基本的神经网络的书里面也有.望采纳.
台富17724319345：
用BP神经网络怎样编写MATLAB的多目标跟踪的程序
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： #include <stdio.h> #include <string.h> int ac(int ab[],int k,int len); main() { int a[6]={2,52,12,21,52,65}; int len,k=2,i; len=strlen(a); ac(a[],k,len); for(i=0;i<len;i++) printf(＂%d\t＂,a[i]); } int ac(int a[],int k,int len) { int i,j,t,temp,count; count=0; k=...
台富17724319345：
bp神经网络股票价格预测的MATLAB编程
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： P=[];'输入,开盘价,最高价,最低价,收盘价成交量依次5天的数据' T=[];'输出,即第二日的收盘' net=newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','logsig'},'traingdx'); net.trainParam.epochs=1000; '最大训练次数,根据需要可自行调节' net....
台富17724319345：
如何用matlab训练BP神经网络? -
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： net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) takes, PR - Rx2 matrix of min and max values for R input elements. Si - Size of ith layer, for Nl layers. TFi - Transfer function of ith ...
台富17724319345：
基于时间序列matlab的BP神经网络预测
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： 楼上的程序是对的,但是你只有输出数据,输入数据是什么呢? 难道是时间,年限和输出数据之间没关系吧.所以你的原始数据条件不够 net=newff(minmax(P)【7,1],{'tansig','logsig'},'traingdx'); newff为建立一个BP神经网络,minmax(P为输入数据...
台富17724319345：
求BP神经网络的MATLAB算法
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： 以常用的三层BP为例: net=newff(P,T,{m},{'tansig'},'trainlm');//用newff建立新的网络net,P为样本输入,T为目标输出,m为隐层的神经元数目,tansig为隐层到输出层的传输函数,如果是多隐层则要给出每层的输出函数,trainlm为训练函数 net....
台富17724319345：
matlab编程问题,建立BP神经网络 -
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： %采用动量梯度下降算法训练 BP 网络.close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc% 定义训练样本 % P 为输入矢量 ...
台富17724319345：
用Matlab编程BP神经网络进行预测 -
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： 原理就是:建立网络-数据归一化-训练-预测-数据反归一化.附件是电力负荷预测的例子,可以参考.BP(Back Propagation)神经网络是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).
