train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2,random_state=0) train_label = train_label.reshape(120,1)/2 #因为神经网络输出都是0-1,所以给它标准化 test_label = test_label/2 ''' 搭建神经网络 输入有四个特征 第一层设置20个神...
net.b{2}=reshape(B2,outputnum,1); %BP神经网络构建 net=newff(inputn,outputn,hiddennum); net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00001; net.trainParam.show=100; net.trainParam.showWindow=0; %BP神经网络训练 net=train(net,inputn,outputn); %网络训练 an=sim(...
BP神经网络预测模型时间序列预测MATLAB代码实现过程——房价预测模型的应用讲解共计7条视频,包括:第一节神经网络预测模型介绍、第二节神经网络预测房价、01第三节等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
BP神经网络是指构建以下的模型来对数据进行预测 它的数学表达式如下 对于上述模型,隐层的节点个数(即tansig的个数)需要我们自行设置,tansig是BP默认的常用函数,我们也可以换成其它函数,在设置好隐节点个数后,我们使用软件对模型里的w、bw、b进行求解就可以,一般都是使用matlab进行求解,效果会相对python较好些 matlab...
基于Matlab对粒子群优化BP神经网络的预测模型的代码和原理进行讲解,并对效果进行展示,同时带大家手把手进行代码修改,将代码改成自适应的代码,只需将大家所需的数据的名字改进代码中,代码就可以自己运行,自行读取输入层、隐含层、输出层的网络节点个数,自行读取训练集的个数(数据集总数的5/6)‘测试集个数和数据集...
1.1 BP神经网络 1.2 粒子群算法 ⛄ 部分代码 %% PSO-BP神经网络 %% 清空环境 clearall; closeall; clc; data=xlsread('Test.xlsx','Sheet1','A2:G46');%读取数据 [M,NN]=size(data);%M是样本数,N是变量数 inputn=data(:,1:NN-1)';%训练样本输入 ...
简介:【预测模型-BP分类】基于人工蜂群算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇
BP神经网络的分类过程涉及回归预测，首先预测出具体数值，再基于预设的规则进行分类。以二分类为例，若预测值0.2小于0.5，则判定为0类，反之为1类。代码实现展示了这一过程的详细步骤。展示预测结果与实际标签的对比，通过50个测试集，BP神经网络的预测准确率达到了令人满意的94%。左图清晰地展示了这种...
蜣螂算法优化BP神经网络(DBOBP)数据预测分类模型的Matlab代码和原理讲解的完整视频(时长17分钟)地址:: https://www.bilibili.com/video/BV1sL411S7fF/?spm_id_from=333.788&vd_source=fe0b9b5d2f48246da…