bp神经网络matlab源程序代码讲解(matlab中bp神经网络)

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本文目录一览：

• 1、求预测一组数据的bp神经网络模型的matlab代码
• 2、有关BP神经网络的编程问题,用matlab,希望大家指点一下,谢谢!
• 3、用MATLAB建立bp神经网络模型,求高手,在线等
• 4、关于matlab的BP神经网络
• 5、BP神经网络matlab源程序代码讲解

求预测一组数据的bp神经网络模型的matlab代码

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。 train（）根据图表判断拟合好坏。

预测值a = Columns 1 through 7 719970 717126 744216 742672 747096 747096 750786 Columns 8 through 11 760.2729 753316 695151 695151 分别是2010-2020年的预测数据。

参考附件的代码，这是一个电力负荷预测例子，也是matlab编程。BP（Back Propagation）神经网络是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。

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。

有关BP神经网络的编程问题,用matlab,希望大家指点一下,谢谢!

out=sim(net，P_test)这样试试，对是用什么学习函数，只有自己试了，没有成熟的理论。

用BP神经网络可以对任意阶乘的训练向量进行训练。然后输出目标向量，最后预测未来的量。例如：已知55个数据 ，用5×40向量数据作为训练向量，然后输出1×40的数据向量（即对5-45序列进行预测），最后，再对46-66序列进行预测。

例子：利用bp神经网络模型建立z=sin(x+y)的模型并检验效果 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。

用MATLAB建立bp神经网络模型,求高手,在线等

1、例子：利用bp神经网络模型建立z=sin(x+y)的模型并检验效果 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。

2、． 常用的前馈型BP网络的转移函数有logsig，tansig，有时也会用到线性函数purelin。当网络的最后一层采用曲线函数时，输出被限制在一个很小的范围内，如果采用线性函数则输出可为任意值。

3、用BP神经网络可以对任意阶乘的训练向量进行训练。然后输出目标向量，最后预测未来的量。例如：已知55个数据 ，用5×40向量数据作为训练向量，然后输出1×40的数据向量（即对5-45序列进行预测），最后，再对46-66序列进行预测。

4、计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*p，B1)；t=purelin(W2*A1，B2)；这就是p到t的映射关系。

5、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。

关于matlab的BP神经网络

1、]作为输入，同理得到t=7时候的R值。根据我的神经网络预测，t=6时，R=15，t=7时，R=15。我不知道这个结果是否正确，因为神经网络通常需要大量的数据来训练，而这里给的数据似乎太少，可能不足以拟合出正确的函数。

2、用BP神经网络可以对任意阶乘的训练向量进行训练。然后输出目标向量，最后预测未来的量。例如：已知55个数据 ，用5×40向量数据作为训练向量，然后输出1×40的数据向量（即对5-45序列进行预测），最后，再对46-66序列进行预测。

3、例子：利用bp神经网络模型建立z=sin(x+y)的模型并检验效果 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。

4、步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模 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。

BP神经网络matlab源程序代码讲解

1、用BP神经网络可以对任意阶乘的训练向量进行训练。然后输出目标向量，最后预测未来的量。例如：已知55个数据 ，用5×40向量数据作为训练向量，然后输出1×40的数据向量（即对5-45序列进行预测），最后，再对46-66序列进行预测。

2、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。

3、你在第11行进行归一化，为什么在train里又不用归一化后的pn、tn呢？你的T是eye（10）建立的，也就是10x10维，但是在newff建立网络时，输出层神经元却写了总之错误很多，慢慢调吧。看看附件的例子。

4、，我用的是matlab R2008，一列代表一个样本。其他版本的不知道 2，matlab中神经网络工具箱就已经很方便了，调用函数和修改参数就可以用了。3，net_trainParam.lr代表学习速率，net_trainParam.mc则是动量系数。

5、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。

关于bp神经网络matlab源程序代码讲解和matlab中bp神经网络的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。