bp神经网络matlab代码(bp神经网络MATLAB代码多输入多输出)

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本文目录一览：

• 1、用MATLAB建立bp神经网络模型,求高手,在线等
• 2、matlab神经网络工具箱训练出来的函数,怎么输出得到函数代码段
• 3、用Matlab算BP神经网络的具体算法?
• 4、BP神经网络matlab源程序代码讲解
• 5、求基于BP神经网络的图像复原算法的matlab代码
• 6、求预测一组数据的bp神经网络模型的matlab代码

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、pn，tn是归一化后的数据，ps， ts是归一化的结构体，在后面反归一化预测值很有用。

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。

matlab神经网络工具箱训练出来的函数,怎么输出得到函数代码段

1、神经网络训练出来的是权值矩阵，我想你是想在matlab外用训练好的神经网络。首先你要在外部实现神经网络算法，之后你把神经网络训练出来的权值矩阵读取到你在外部实现的神经网络算法中，然后你就可以使用这个神经网络了。

2、输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。

3、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。

4、h=exp(-t)；%输入传递函数h(t)H=laplace(h)；y=exp(-t)-exp(-2*t)；%输入系统输出y(t)x=ilaplace(X)%求出系统输入x(t)ezplot(x，[-2，15])%显示x(t)在-2到15件的图形。

5、（1）你得保证，数据没有做归一化， 2011a是需要用mapminmax自己做归一化的，但高些版本的matlab神经网络工具箱，即使你不用mapminmax，它也会在网络中自动帮你做归一化的。

6、用工具箱函数可以简单点，工具箱调用是nntool；在command windows使用，先用import，将数据分别放入 inputs和targets（导入数据）。

用Matlab算BP神经网络的具体算法?

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、BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。

3、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。

BP神经网络matlab源程序代码讲解

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。

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。

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。

，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。

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。

求基于BP神经网络的图像复原算法的matlab代码

1、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3步。训练。

2、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。

3、输入层、隐层的神经元激励函数选为S型函数，输出层采用线性函数purelin。各层的节点数分别为2，训练步数选为1500次。

求预测一组数据的bp神经网络模型的matlab代码

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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)。上传的m文件里是一个电力系统负荷预测的实例，用的是最简单的BP算法，你可以参考。

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