Matlab案例代码解析 7. 神经网络和机器学习案例 7.1 BP神经网络 7.1.1 BP数据回归 7.1.3 BP根据已有数据预测未知数据 介绍BP 神经网络数据回归、数据预测两个案例,加深 BP 原理理解; 记录于 2021-12-13 ... 结果图数据回归 输入为[1 -1 1]',希望的输出为[1 1]'; clear; clc; % 两层 BP 算法的第...
2.3、BP(反向传递)神经网络概述:概述、1、Backpropagation is a common method of teaching artificial neural networks how to perform a given task. 2、It is a supervised learning method, and is a generalization of the delta rule. It requires a teacher that knows, or can calculate, the desired ou...
xlabel('测试样本编号'),ylabel('指标值') title('BP测试集预测值和期望值的对比') set(gca,'fontsize',12)figureplot(error,'ro-','linewidth',1.2) xlabel('测试样本编号'),ylabel('预测偏差') title('BP神经网络测试集的预测误差') set(gca,'fontsize',12)%计算误差[~,len]=size(output_test); ...
建立bp神经网络12个隐层神经元4个输出神经元tranferfcn属性?logsig?隐层采用sigmoid传输函数tranferfcn属性?logsig?输出层采用sigmoid传输函数trainfcn属性?traingdx?自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数learn属性?learngdm?附加动量因子的梯度下降学习函数nettrainparamepochs1000 MATLAB程序代码-—BP神经...
2.2 基于历史值影响的BP神经网络代码步骤 1.读取数据,确定自回归阶数 2. 划分训练集、测试集 3. 数据归一化 4. 获取输入层节点、输出层节点个数 5. 确定网络层与层之间的传递函数和训练算法(默认的激活函数为tansig、purelin,训练算法为Levenberg-Marquardt [trainlm] ) ...
1、MATLAB程序代码一BP神经网络的设计实例MATLAB程序代码BP神经网络的设计实例例1采用动量梯度下降算法训练BP网络。训练样本定义如下:输入矢量为p =-1 -2 3-1目标矢量为115-3t=-1-111close allclearecho onclc% NEWFF% TRAIN-% SIM生成一个新的前向神经网络对BP神经网络进行训练对BP神经网络进行仿真解:本例的...
1、BP网络构建 (1)生成BP网络 :由 维的输入样本最小最大值构成的 维矩阵。 :各层的神经元个数。 :各层的神经元传递函数。 :训练用函数的名称。 (2)网络训练 (3)网络仿真 {'tansig','purelin'},'trainrp' BP网络的训练函数 训练方法 训练函数 梯度下降法 traingd 有动量的梯度下降法 traingdm 自适应lr...
神经网络的设计实例(MATLAB 编程) 例 1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 训练样本定义如下: 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 解:本例的 MATLAB 程序如下: close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP ...
bp神经网络代码matlab bp神经网络代码模板Python BP神经网络 一、试验数据 在试验开始前必定要先导入所需要的python库,%matplotlib inline是为了使绘制的图形能够显示在浏览器上。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random %matplotlib inline...
如图所示,标准的NARX为双层前馈型神经网络,其中,隐含层传递函数为S形函数(Sigmoid,如图所示),输出层传递函数为线性函数。 隐含层神经元的默认数量设置为 10,默认延迟数为 2。由于本案例解决空气质量预测问题,个人认为2天之前的数据对未来数据影响较小,故保持默认,点击 Next ...