%%构建最佳隐含层节点(承接层节点)的ELMAN神经网络net=newff(inputn,outputn,hiddennum_best,string,func_str);%网络参数net.trainParam.epochs=1000;%训练次数net.trainParam.lr=0.01;%学习速率net.trainParam.goal=0.0001;%训练目标最小误差%%训练网络net=train(net,inputn,outputn); 2.3.7 网络测试 %%网络测试an...
',相应的均方误差为:',num2str(MSE)])%% 构建最佳隐含层节点的BP神经网络net=newff(inputn,outputn,hiddennum_best,transform_func,train_func);% 网络参数net.trainParam.epochs=1000;% 训练次数net.trainParam.lr=0.01;% 学习速率net.trainParam.goal=0.000001;% 训练目标最小误差%% 网络训练net=train(net,input...
三、BP神经网络 显然,对这个数据集来说,线性分类器是不够的,那么我们就需要使用神经网络来进行分类了。 首先整理一下思路,先通过一张图来表达一下softmax线性分类器的工作原理。 由图可以看出,把每个样本的特征作为输入,每个样本的特征都加上权值和偏置进行运算之后得到输出,这个输出是三个分数,把这个三个分数再通...
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...
BP神经网络预测的matlab代码以上面07742为例07742ln4715因为网络输入有一个元素对应的是测试时间所以p只有一列pilogt110这样做的目的是使得这些数据的范围处在01区间之内但是事实上对于logsin命令而言输入参数是正负区间的任意值而将输出值限定于0之间 BP神经网络预测的matlab代码 附录5: BP神经网络预测的matlab代码: P...
三、完整代码展示 %% BP神经网络回归预测 %% 1.初始化 clear close all clc format bank %2位小数，...
003_基于BP神经网络的时间序列预测 Matlab代码实现过程 11:59 004_基于支持向量回归(SVR)的数据回归预测 Matlab代码实现过程 09:42 005_基于支持向量机(SVM)的数据分类预测 Matlab代码实现过程 10:29 006_基于支持向量机(SVM)的时间序列预测 Matlab代码实现过程 ...
图8-3单层神经网络模型结构 从结构图中可以看出,输入矢量P的每个元素,通过权矩阵w与每个输出神经元相连,每个神经元通过一个求和符号,再与输入矢量进行加权求和运算,形成激活函数的输入矢量,并经过激活函数f作用后得到输出矢量A,它可以表示为: 其中s为神经元个数,上式字母的下标给出了矢量矩阵的维数。一般情况下,输...
MATLAB代码实现 以下是使用MATLAB实现BP神经网络预测的示例代码: % 假设我们有一组输入数据X和对应的目标值YX=[0,0,1;0,1,1;1,0,1;1,1,1];Y=[0;1;1;0];% 设置神经网络的参数input_nodes=3;% 输入层节点数hidden_nodes=4;% 隐藏层节点数output_nodes=1;% 输出层节点数learning_rate=0.1;% 学习...