1. BP神经网络预测算法简介 说明:1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理,即常规的BP模型训练原理讲解(可根据自身掌握的知识是否跳过)。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时,从考虑的输入指标角度,主要有两类模型: 1.1 受相关指标影响的BP神经网络算法原理 ...
%% BP神经网络回归预测 %% 1.初始化 clear close all clc format bank %2位小数，format short精确4...
首先准备好需要使用的数据。 选择工具箱中的APP ——> 使用BP神经网络进行预测 进入到BP神经网络工具箱界面 选择NEXT 将特征值和目标值放入到对应的input和target中,并且选择Matrix Row 选择Next 选择默认的数据集划分比例 选择Next 选择合适个数的神经元,一般5-10个,...
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); SSE1=sum(error.^2); MAE1=sum(abs(erro...
选择工具箱中的APP ——> 使用BP神经网络进行预测 进入到BP神经网络工具箱界面 选择NEXT 将特征值和目标值放入到对应的input和target中,并且选择Matrix Row 选择Next 选择默认的数据集划分比例 选择Next 选择合适个数的神经元,一般5-10个,得根据实际情况进行选择 ...
模型评价:R^2越接近1,预测模型越准确(决定了预测和结果的贴合程度) BP神经网络是前向神经网络,但是改变权值系数是个反向调整 常用的激活函数:线性函数,斜坡函数,阈值函数,S型函数(0-1),双极性S型函数(-1,1)(输入输出范围) 因为BP神经网络输出结果参与建模,所以属于有导师学习神经网络。
激活函数(Activation transfer function)是一个神经元及网络的核心。网络解决问题的能力与功效除了与网络结构有关,在很大程度上取决于网络所采用的激活函数。激活函数的基本作用是: (1)控制输入对输出的激活作用; (2)对输入、输出进行函数转换; (3)将可能无线域的输入变换成制定的有限范围内的输出。
1 BP算法 BP (Back—Propagation) 神经网络是由Rumelhart, McClelland提出的概念, 其结构简单、可操作性强, 具有非线性映射能力, 是目前应用最广泛的人工神经网络。但BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷, 在很大程度上影响了预测结果。BP模型如图1所示, 该模型包括输入层、隐层、输出层, 其中W、V为连...
1【MATLAB】BP 神经网络时序预测算法 BP 神经网络是一种常见的人工神经网络,也是一种有监督学习的神经网络。其全称为“Back Propagation”,即反向传播算法。BP 神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成,每一层都由多个神经元组成。BP 神经网络的学习过程是通过不断地调整权值和偏置值来逐步提高网络的精度。 BP 神...
GA_BP神经网络回归预测算法原理：步骤1：初始化种群，每个个体表示一个BP神经网络的权重和偏差。步骤2：...