Ⅰ 神经网络预测程序
我一直用这个程序，觉得还可以，你试试吧，不过需要你自己根据数据来设置相应的参数~~
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
p=[ ];
% T 为目标矢量
t= [];
%训练样本的归一化
for i=1:（训练样本的指标数）
P(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));
end
pause
clc
% 创建一个新的前向神经网络
net=newff(minmax(P),[15,2],{'tansig','purelin'},'traingda'); %这些参数要自己设置
% 当前输入层权值和阈值
inputWeights=net.IW{1,1};
inputbias=net.b{1} ;
% 当前网络层权值和阈值
layerWeights=net.LW{2,1} ;
layerbias=net.b{2} ;
pause
clc
% 设置训练参数 也要自己设置
net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 0.05;
%net.trainParam.mc = 0.9; % 附加动量因子
net.trainParam.epochs =5000;
net.trainParam.goal = 1e-4;
pause
clc
% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
[net,tr]=train(net,P,t);
pause
clc
% 对 BP 网络进行仿真
p_test=[];
for i=1:6
P_test(i,:)=(p_test(i,:)-min(p_test(i,:)))/(max(p_test(i,:))-min(p_test(i,:)));
end
t_test=[];
A = sim(net,P_test)
% 计算仿真误差
E = t - A
error=mse(E)
pause
clc
echo off
%反归一化
for i=1:2
predict(i,:)=A(i,:)*(max(t(i,:))-min(t(i,:)))+ min(t(i,:));
end
predict %即仿真结果
pause
spss matlab 1stopt都是傻瓜化的智能算法
Ⅲ matlab神经网络工具箱怎么效果好
导入数据：选择合适的数据，一定要选数值矩阵形式
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
进行训练
在这里插入图片描述
接下来就点next，选择输入输出，Sample are是选择以行还是列放置矩阵的，注意调整
在这里插入图片描述
接下来一直next，在这儿点train
在这里插入图片描述
查看结果
在这里插入图片描述
导出代码：再点next，直到这个界面，先勾选下面的，再点Simple Script生成代码
在这里插入图片描述
使用训练好的神经网络进行预测
使用下方命令，z是需要预测的输入变量，net就是训练好的模型
在这里插入图片描述
再将结果输出成excel就行啦
在这里插入图片描述
打开CSDN，阅读体验更佳
使用MATLAB加载训练好的caffe模型进行识别分类_IT远征军的博客-CSDN...
在进行下面的实验前,需要先对数据进行训练得到caffemodel,然后再进行分类识别 c_demo.m function [scores, maxlabel] = c_demo(im, use_gpu) % Add caffe/matlab to you Matlab search PATH to use matcaffe if exist('/home/...
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MATLAB调用训练好的KERAS模型_LzQuarter的博客
下载了链接中的“kerasimporter.mlpkginstall”文件后,在matlab内用左侧的文件管理系统打开会进入一个页面,在该页面的右上角有安装的按钮,如果之前安装一直失败,可以通过这个安装按钮的下拉选项选择仅下载 下载还是有可能要用到VPN,但是相比...
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最新发布 matlab神经网络预测数据,matlab神经网络工具箱
Matlab语言是MathWorks公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空问。它附带有30多个工具箱，神经网络工具箱就是其中之一。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创。
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matlab神经网络工具箱系统预测
matlab神经网络工具箱系统预测 有原始数据 根据原始数据预测未来十年内的数据
matlab预测控制工具箱
matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助 matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助
用matlab做bp神经网络预测,神经网络预测matlab代码
我觉得一个很大的原因是你预测给的输入范围（2014-）超出了训练数据的输入范围（2006-2013），神经网络好像是具有内插值特性，不能超出，你可以把输入变量-时间换成其他的变量，比如经过理论分析得出的某些影响因素，然后训练数据要包括大范围的情况，这样可以保证预测其他年份的运量的时候，输入变量不超出范围，最后预测的时候给出这几个影响因素的值，效果会好一点。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。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。
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BP神经网络预测实例（matlab代码，神经网络工具箱）
目录辛烷值的预测matlab代码实现工具箱实现 参考学习b站： 数学建模学习交流 bp神经网络预测matlab代码实现过程 辛烷值的预测 【改编】辛烷值是汽油最重要的品质指标，传统的实验室检测方法存在样品用量大，测试周期长和费用高等问题，不适用于生产控制，特别是在线测试。近年发展起来的近红外光谱分析方法（NIR），作为一种快速分析方法，已广泛应用于农业、制药、生物化工、石油产品等领域。其优越性是无损检测、低成本、无污染，能在线分析，更适合于生产和控制的需要。实验采集得到50组汽油样品（辛烷值已通过其他方法测
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用matlab做bp神经网络预测,matlab人工神经网络预测
ylabel('函数输出','fontsize',12);%画出预测结果误差图figureplot(error,'-*')title('BP网络预测误差','fontsize',12)ylabel('误差','fontsize',12)xlabel('样本','fontsize',12)。三、训练函数与学习函数的区别函数的输出是权值和阈值的增量，训练函数的输出是训练好的网络和训练记录，在训练过程中训练函数不断调用学习函数修正权值和阈值，通过检测设定的训练步数或性能函数计算出的误差小于设定误差，来结束训练。.
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matlab训练神经网络模型并导入simulink详细步骤
之前的神经网络相关文章： Matlab-RBF神经网络拟合数据 Matlab RBF神经网络及其实例 4.深度学习(1) --神经网络编程入门 本文介绍一下怎么把训练好的神经网络导入到simulink并使用，假定有两个变量，一个输出变量，随机生成一点数据 x1 = rand(1000,1);x2 = rand(1000,1);x = [x1 x2];y = rand(1000,1); 在App里面找到神经网络工具箱 点击Next 选择对应的数据，注意选择好对应的输入和输出，还
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用matlab做bp神经网络预测,matlab神经网络怎么预测
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。Network可以看出，你的网络结构是两个隐含层，2-3-1-1结构的网络，算法是traindm，显示出来的误差变化为均方误差值mse。达到设定的网络精度0.001的时候，误差下降梯度为0.0046，远大于默认的1e-5，说明此时的网络误差仍在快速下降，所以可以把训练精度目标再提高一些，比如设为0.0001或者1e-5。如果你所选用的激活函数是线性函数，那么就可以先把输出的表达式写出来，即权向量和输入的矩阵乘积。
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matlab训练模型、导出模型及VC调用模型过程详解
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，为算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等提供了高级计算语言和交互式环境。随着人工智能的崛起，MATLAB也添加了自己的机器学习工具包，只需要很少的代码或命令就能完成模型训练和测试的过程，训练好的模型也能方便的导出，供VC等调用。本文主要介绍模型训练、导出和调用的整个过程。 软件版本： VC2015，matlab2018a ...
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matlab神经网络预测模型,matlab人工神经网络预测
谷歌人工智能写作项目：小发猫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论坛找例子常见的神经网络结构。核心调用语句如下：%数据输入%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%%BP网络训练%%初始化网络结构net=newff(inputn,outputn,[88]);net.trainParam.epochs=100;=0.0
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在Matlab中调用pytorch上训练好的网络模型
在Matlab中调用pytorch上训练好的网络模型
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MATLAB_第二篇神经网络学习_BP神经网络
BP神经网络代码实现1. BP神经网络的简介和结构参数1.1 BP神经网络的结构组成1.2 BP神经网络训练界面的参数解读 非常感谢博主wishes61的分享. 1. BP神经网络的简介和结构参数 一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络用于预测BP神经网络的计算过程：由正向计算过程和反向计算过程组成。 正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。 如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各
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MATLAB神经网络拟合回归工具箱Neural Net Fitting的使用方法
本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱的具体使用方法~
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灰色预测工具箱matlab,Matlab灰色预测工具箱——走过数模
2009-07-02 23:05灰色预测几乎是每年数模培训必不可少的内容，相对来说也是比较简单，这里写了四个函数，方便在Matlab里面调用，分别是GM(1，1)，残差GM(1，1)，新陈代谢GM(1，1)，Verhust自己写得难免有所疏忽，需要的朋友自己找本书本来试验一下。。Gm(1，1)function [px0,ab,rel]=gm11(x0,number)%[px0,ab,rel]=gm...
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matlab利用训练好的BP神经网络来预测新数据（先保存网络，再使用网络）
1，保存网络。save ('net') % net为已训练好的网络，这里把他从workspace保存到工作目录，显示为net.mat文档。 2，使用网络。load ('net') % net为上面保存的网络，这里把他下载到workspace。y_predict = sim(...
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bp神经网络预测案例python_详细BP神经网络预测算法及实现过程实例
1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。表2国内男子跳高运动员各项素质指标序号跳高成绩()30行进跑(s)立定三级跳远()助跑摸高()助跑4—6步跳高()负重深蹲杠铃()杠铃半蹲系数100(s)抓举()12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21203.410.97032.243.09.03.52.21403.511.4504...
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如何调用MATLAB训练神经网络生成的网络进行预测
如何调用MATLAB训练神经网络生成的网络问题引出知识准备代码注解 问题引出 如何存储和调用已经训练好的神经网络。 本人前几天在智能控制学习的过程中也遇到了这样的问题，在论坛中看了大家的回复，虽然都提到了关键的两个函数“save”和“load”，但或多或少都简洁了些，让人摸不着头脑（呵呵，当然也可能是本人太菜）。通过不断调试，大致弄明白这两个函数对神经网络的存储。下面附上实例给大家做个说明，希望对跟我有一样问题的朋友有所帮助。 知识准备 如果只是需要在工作目录下保到当前训练好的网络，可以在命令窗口 输入：s
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matlab训练好的模型怎么用
神经网络
Ⅳ 求用matlab编BP神经网络预测程序
P=[。。。];输入T=[。。。];输出
% 创建一个新的前向神经网络
net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')
% 当前输入层权值和阈值
inputWeights=net_1.IW{1,1}
inputbias=net_1.b{1}
% 当前网络层权值和阈值
layerWeights=net_1.LW{2,1}
layerbias=net_1.b{2}
% 设置训练参数
net_1.trainParam.show = 50;
net_1.trainParam.lr = 0.05;
net_1.trainParam.mc = 0.9;
net_1.trainParam.epochs = 10000;
net_1.trainParam.goal = 1e-3;
% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
[net_1,tr]=train(net_1,P,T);
% 对 BP 网络进行仿真
A = sim(net_1,P);
% 计算仿真误差
E = T - A;
MSE=mse(E)
x=[。。。]';%测试
sim(net_1,x)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
不可能啊 我2009
Ⅳ 求MATLAB的BP神经网络预测程序
%由于数据比较大，我又懒得用归一化，所以直接把数据降了3个数量级，
%不过我觉得应该没问题,但用归一化结果应该更准确些。。
%由于初始权值和阀值均是随机给的，所以每次仿真都有点点不同，这是正常的。
p=[1183 1303 1278;1303 1278 1284;1278 1284 1187 ;...
1284 1187 1154;1187 1154 1267;1154 1267 1241;...
1267 1241 1302;1241 1302 1195;1302 1195 1256]'*0.001;
t=[ 1284 1187 1154 1267 1241 1302 1195 1256 1348]*0.001;
net=newff(minmax(p),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingda');
net.trainParam.goal=0.001;
net.trainParam.show=20;
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.min_grad=1e-10;
net.trainParam.mc=0.95;
[net,tr]=train(net,p,t);
t1=sim(net,[1302 1195 1256]'*0.001);
t2013=t1*1000%2013 的 预测 数据
运行结果：
t2013 =
1301.9