matlab+bp神经网络代码
答：newff 创建前向BP网络格式：net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)其中：PR —— R维输入元素的R×2阶最大最小值矩阵； Si —— 第i层神经元的个数，共N1层； TFi——第i层的转移函数，默认‘tansig’； BTF—— BP网络的训练函数，默认‘trainlm...
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=[20...
答：clr;v1 = [12 32 23 ];% 开盘价时间序列 v2 = [23 43 121];v3 = [123 343 21];v = [v1;v2;v3]对应的结算价 p = [43 54 65];行数列数 [rowNum,clmNum] = size(v);hide_ele_num = 2*rowNum+1;% 隐藏层神经元个数 建网 net = feedforwardnet(hide_ele_num,'traingdm...
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：function Solar_SAE tic;n = 300;m=20;train_x = [];test_x = [];for i = 1:n filename = strcat(['D:\Program Files\MATLAB\R2012a\work\DeepLearn\Solar_SAE\64_64_3train\' num2str(i,'%03d') '.bmp']);filename = strcat(['E:\matlab\work\c0\TrainImage' num2str(i,...
答：在你的代码基础上说了。clc;clear;close all;p=load('originaldata.txt');%你问题最后说的数据文件名跟这个不同。p1=p';t=[1];% 这个输出（Targets）应该和输入数据对应，输入数据有10个，输出应该也是10个 所以改为 t是一个1x10的行向量，每个元素对应10个输入数据的输出。不知道你的训练数据...
答：第1步。随机生成200个采样点用于训练 x=unifrnd(-5,5,1,200);y=unifrnd(-5,5,1,200);z=sin(x+y);第2步。建立神经网络模型。其中参数一是输入数据的范围，参数二是各层神经元数量，参数三是各层传递函数类型。N=newff([-5 5;-5 5],[5,5,1],{'tansig','tansig','purelin'});第...
答：3、在matlab中命令行窗口中定义输入P，输出T，·通过“newff(minmax(P),[5,1]构建BP神经网络，“[net,tr]=train(net,P,T);”进行网络训练，“sim(net,P)”得到仿真预测值。4、在命令行窗口按回车键之后，可以看到出现结果弹窗，最上面的Neural Network下面依次代表的是“输入、隐含层、输出层、...
答：function net=GABPNET(XX,YY)% 使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化,再用BP算法训练网络%数据归一化预处理nntwarn offXX=[1:19;2:20;3:21;4:22]';YY=[1:4];XX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);YY;%创建网络net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');...
答：当你用newff的时候，里面有一个参数可以控制层数，比如说：P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4];net = newff(P,T,5); %这样表示有1个隐藏层，里面那个5表示神经元的个数 net = newff(P,T,[5,10]); %这样表示有2个隐藏层 net = newff(P...
网友评论：
生从17287877621：
如何用matlab编写BP神经网络程序 -
47504沙饱
： 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.
生从17287877621：
求一个4,8,1的bp神经网络模型的matlab代码? -
47504沙饱
： 代码如下:直接运行就是了.P=P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3; -2, 3, 4, 6; 1, 2, 3, 4 ];%初始训练值% 创建一个新的前向神经网络 net=newff(...
生从17287877621：
用Matlab算BP神经网络的具体算法?
47504沙饱
： 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...
生从17287877621：
BP神经网络的Matlab编程
47504沙饱
： #include<stdio.h> #include<conio.h> #define RUN 1 void swap(int *a, int *b) { int temp; temp = *a; *a = *b; *b = temp; } void change(int *p) { int i; int j; int *pmax = p, *pmin = p; for (i = 0 ; i < 5 ; i++) { for (j = 0 ; j < 5 ; j++) { if (*pmax < *(p +...
生从17287877621：
用MATLAB建立bp神经网络模型,求高手,在线等
47504沙饱
： Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练bp神经网络模型的函数命令,很难一时讲全.下面仅以一个例子列举部分函数的部分用法.更多的函数和用法请仔细查阅Neural Network Toolbox的帮助文档. 例子:利用bp神经网络模型建立z=...
生从17287877621：
求BP神经网络的MATLAB算法 -
47504沙饱
： 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....
生从17287877621：
用Matlab编程BP神经网络进行预测 -
47504沙饱
： 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).
生从17287877621：
bp神经网络预测matlab源代码 -
47504沙饱
： 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]
生从17287877621：
如何用matlab训练BP神经网络? -
47504沙饱
： 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 ...
生从17287877621：
BP神经网络的Matlab编程 -
47504沙饱
： #include<stdio.h> #include<conio.h> #define RUN 1 void swap(int *a, int *b) { int temp; temp = *a; *a = *b; *b = temp; } void change(int *p) { int i; int j; int *pmax = p, *pmin = p; for (i = 0 ; i < 5 ; i++) { for (j = 0 ; j < 5 ; j++) { if (*pmax < *(p + 5*i + j)) { pmax...
