神经网络进行预测的代码(神经网络预测函数)

本篇文章给大家谈谈神经网络进行预测的代码，以及神经网络预测函数对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、BP神经网络预测代码
• 2、用matlab编BP神经网络预测代码
• 3、matlab中用RBF神经网络做预测的代码怎么写
• 4、求助:用神经网络做一个数据预测
• 5、bp神经网络预测代码

BP神经网络预测代码

在matlab中，样本是以列的方式排列的，即一列对应一个样本。如果你的样本无误的话，就是一个输入8输出2的神经网络。作图直接用plot函数。参考附件的代码，这是一个电力负荷预测例子，也是matlab编程。

matlab实现BP神经网络，对风电功率进行预测。输入层的影响因子是风速、风向正弦、风向余弦。

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。

用matlab编BP神经网络预测代码

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。

BP神经网络预测的步骤：输入和输出数据。创建网络。fitnet（）划分训练，测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio； net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio 训练网络。

示例程序见附件，其为一个简单的时间序列预测算例。其实所有的预测问题，本质都是一样的，通过对样本的学习，将网络训练成一个能反映时间序列内部非线性规律的系统，最终应用于预测。

将p矩阵转置，行代表年度，列代表季度，然后用1998~2012年的数据训练2013年的数据，再用1999~2013年的数据预测2014年的数据。

matlab实现BP神经网络，对风电功率进行预测。输入层的影响因子是风速、风向正弦、风向余弦。

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。

matlab中用RBF神经网络做预测的代码怎么写

按照函数先求得相应的函数值，作为网络的输出。F =20+x^2-10*cos(2*pi*x1)+x^2-10*cos(2*pi*x2)；网络建立和训练 网络建立 输入为[x1；x2]，输出为F。Spread使用默认。

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。

你提的问题太大了，对于指纹的图像处理就很麻烦。假设你已经获得了适合的输入向量。那就把向量中的每一个值看作一个输入神经元，把指纹的所属者作为输出单元训练就是了。

径向基函数是单变量的函数，直接用plot命令即可。画出来的图像应该是个尖顶的对称函数曲线。plot(x，y)：若y和x为同维向量，则以x为横坐标，y为纵坐标绘制连线图。

求助:用神经网络做一个数据预测

1、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。

2、关键在于输入向量的制定：可选择前3年的数据作为输入，输入节点设为3；第4年的数据为输出，输出节点数设为1；隐层节点数设为4左右。这样便形成了样本，用这些样本去训练bp神经网络，将训练好的网络用于预测。

3、作预测，曲线要拟合。看理论值与实际的相关程度。

bp神经网络预测代码

在matlab中，样本是以列的方式排列的，即一列对应一个样本。如果你的样本无误的话，就是一个输入8输出2的神经网络。作图直接用plot函数。参考附件的代码，这是一个电力负荷预测例子，也是matlab编程。

matlab实现BP神经网络，对风电功率进行预测。输入层的影响因子是风速、风向正弦、风向余弦。

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。

最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络，比如自组织竞争神经网络。

神经网络进行预测的代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于神经网络预测函数、神经网络进行预测的代码的信息别忘了在本站进行查找喔。