matlab怎么利用神经网络做预测
谷歌人工智能写作项目:小发猫
如何利用matlab进行神经网络预测
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;=0.01;=0.01;%网络训练net=train(net,inputn,outputn);%%BP网络预测%预测数据归一化inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);%网络预测输出an=sim(net,inputn_test);%网络输出反归一化BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);%%结果分析。
为什么matlab的BP神经网络曲线拟合的时候没问题,预测的时候误差这么大
这是神经网络特性导致的,与matlab没关系。一方面,如果你的网络层选的神经元的个数和层数不合适,就会导致这种结果;另一方面,如果你的训练样本选择的不合适,或者数据表达的太快,也会导致这种问题。
前一个方面根据经验,后一个可以做成神经元的参数可调的。
用MATLAB神经网络进行函数拟合后,拟合的函数表达式有吗?
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神经网络一般是没有表达式的哈,但是只要你的参数每次都给的一样,在多次运行后它的多次结果会有一定的相似,这就是我们可以用它做拟合后的预测的原理,因为神经网络一般每次初始值都是随机值,所以结果也会有区别的。
在