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如何利用matlab做BP神经网络分析(包括利用matlab神经网络工具箱)「建议收藏」

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全栈程序员站长
发布2022-07-28 09:57:25
8830
发布2022-07-28 09:57:25
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文章被收录于专栏:全栈程序员必看

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

利用MATLAB 进行BP神经网络的预测(含有神经网络工具箱)

最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型、时间序列模型,GM(1,1)模型,可是自己在结合实际的工作内容,发现这几种模型预测的精度不是很高,于是再在网上进行搜索,发现神经网络模型可以来预测,并且有很多是结合时间序列或者SVM(支持向量机)等组合模型来进行预测,本文结合实际数据,选取了常用的BP神经网络算法,其算法原理,因网上一大堆,所以在此不必一一展示,并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文,运用matlab 2016a,给出了下面的代码,并最终进行了预测

代码语言:javascript
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clc

clear all

close all

%bp 神经网络的预测代码

%载入输出和输入数据

load C:\Users\amzon\Desktop\p.txt;

load C:\Users\amzon\Desktop\t.txt;

%保存数据到matlab的工作路径里面

save p.mat;

save t.mat;%注意t必须为行向量

%赋值给输出p和输入t

p=p;

t=t;

%数据的归一化处理,利用mapminmax函数,使数值归一化到[-1.1]之间

%该函数使用方法如下:[y,ps] =mapminmax(x,ymin,ymax),x需归化的数据输入,

%ymin,ymax为需归化到的范围,不填默认为归化到[-1,1]

%返

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/128315.html原文链接:https://javaforall.cn

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原始发表:2022年4月1,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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