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BP神经网络预测【数学建模】

再加上MATLAB中强大的集成命令函数,让我们直接跳过“刀耕火种”的时代,直接使用BP神经网络算法进行预测。 加权 x1 →x1×w1 x1 →x1×w1 (2)求和 (x1×w1) +(x1×w1) (3)偏置(阈值) (x1×w1) +(x1×w1)- b (4)激活函数(将无限制的输入转化为可预测形式的输入 (11) 二、BP神经网络 在正式介绍BP神经网络之前,我们先来回顾一下我们学习过程。 BP神经网络的原理与上面的学习过程有一些类似。 y=sim(net2,x)%对三组数据的预测 结果显示:我们可以看到当迭代次数为18次时,目标差(Performance)就达到了期望值,训练的效果较好。

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tensorflow实战:BP神经网络预测信用指数

文章目录 tensorflow tensorflow # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' Author:Yan Errol Email:2681506 @gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-04-23--08:12 Describe: BP网络的设计 ''' import numpy as np import ) layer3 = BP_set_layer(layer2, 16, 16, num_sample, tf.nn.relu) y_pred = BP_set_layer(layer3, /checkpoint/checkpoint.cpkt") # 预测 # 加载测试集 x_input = [] test_data_path = ".. /nomal/train_data_nor.csv" BP_training(file_path)

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    matlab实现BP算法,预测上证指数涨跌

    文章目录 整体介绍 实现结果 思路介绍 BP网络源代码 数据集在我网盘,有需要请联系博主 整体介绍 包含源码和数据集 实现结果 ? ? 思路介绍 对于很多人人为,股票预测是一个很难的问题。 其实不然,运用今天这种数学工具你可以大概预测出股票的短期走势。因为长期走势受很多因素的影响。 运用MATLAB神经网络工具箱,快速建立BP网络结构。 BP网络源代码 %bp.m​ %处理数据 clear close all echo on %窗口响应执行过程 clc pause a=xlsread('learn.xls',1,'A2: A301');%样本时间序号 a1=xlsread('learn.xls',1,'A7:A301');%预测时间序号 b=xlsread('learn.xls',1,'C2:C301');%读取指数 net.trainparam.goal=1e-3; %训练要求精度 net.trainparam.mc=0; %动量因子 [net,tr]=train(net ,xn,yn); %训练bp

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    Python BP神经网络实现

    参考链接: 在Python中实现神经网络训练过程 Python_BP神经网络实现(向量化运算、鸢尾花分类测试)  简介  人工神经网络模型种类很多,其中根据网络内数据流向进行分类可以分为前馈网络、反馈网络和自组织网络 在此介绍和利用Python实现BP神经网络,BP神经网络是一种典型的前馈神经网络。  结构  BP神经网络分为三层分别是输入层、隐层和输出层,其中隐层的层数可以扩展,且每一层的神经元个数也可以增减。 原理  当我们使用BP神经网络来对数据进行分类或者预测的时候,每对有连接的神经元之间都有一个权重,记为w;同时还有偏移量,记为b。 Python实现思路  通过python实现BP神经网络,主要有以下几个步骤:  神经网络结构确定权重和偏移量参数初始化正向传播计算成本函数计算反向传播计算权重和偏移量参数更新  神经网络结构确定  该函数主要是为了获取输入量 可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。

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    BP神经网路

    BP算法的基本思想 多层感知器在如何获取隐层的权值的问题上遇到了瓶颈。既然我们无法直接得到隐层的权值,能否先通过输出层得到输出结果和期望输出的误差来间接调整隐层的权值呢? BP算法就是采用这样的思想设计出来的算法,它的精髓就是,学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。

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    BP反向传播

    ************** def sigmoid(x): # 激活函数 1/(1+e^(-z)) return 1 / (1 + np.exp(-x)) def gre_bp_answer weights_input_hidden)) out = sigmoid(np.dot(hidden_output, weights_hidden_output)) # out就是预测值 features_test.values, weights_input_hidden)) out = sigmoid(np.matmul(hidden, weights_hidden_output)) # 测试数据集的预测值 targets_train, features_test, targets_test = data_transform(admissions) # data_explore(admissions) gre_bp_answer

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    BP神经网络

    这样就形成了将输出层表现出的误差沿着与输入传送相反的方向反向后传算法,简称BP算法。使用BP算法进行学习的多级非循环网络称为BP网络,属于前向神经网络类型。 一、BP神经网络模型 BP(Back Propagation)神经网络分为两个过程 (1)工作信号正向传递子过程 (2)误差信号反向传递子过程 在BP神经网络中,单个样本有个输入,有个输出,在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层 在BP神经网络中,输入层节点没有阀值。 四、反向传递子过程 在BP神经网络中,误差信号反向传递子过程比较复杂,它是基于Widrow-Hoff学习规则的。 五、BP神经网络的注意点 BP神经网络一般用于分类或者逼近问题。如果用于分类,则激活函数一般选用Sigmoid函数或者硬极限函数,如果用于函数逼近,则输出层节点用线性函数,即。 标准BP神经网络的缺陷: (1)容易形成局部极小值而得不到全局最优值。

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    MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据

    这个例子说明了一个函数拟合的神经网络如何根据测量结果来估计脂肪百分比(BFP) 。

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    BP神经网络

    这样就形成了将输出层表现出的误差沿着与输入传送相反的方向反向后传算法,简称BP算法。使用BP算法进行学习的多级非循环网络称为BP网络,属于前向神经网络类型。 一、BP神经网络模型 BP(Back Propagation)神经网络分为两个过程 (1)工作信号正向传递子过程 (2)误差信号反向传递子过程 在BP神经网络中,单个样本有个输入,有个输出,在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层 在BP神经网络中,输入层节点没有阀值。 四、反向传递子过程 在BP神经网络中,误差信号反向传递子过程比较复杂,它是基于Widrow-Hoff学习规则的。假设输出层的所有结果为,误差函数如下 ? 而BP神经网络的主要目的是反复修正权值和阀值,使得误差函数值达到最小。 至此BP神经网络的原理基本讲完。 五、BP神经网络的注意点 BP神经网络一般用于分类或者逼近问题。

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    bp神经网络应用实例(简述bp神经网络)

    disp('预测值d:'); disp(anew); 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 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 \ trainbr – 贝叶斯规则的BP算法。 \ trainbu – 与重量与偏见一批无监督学习规则的培训。

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    BP3认识首页

    现载入BP的css样式。 最终载入BP和jquery的js文件。 注意:把css文件放在head中,js文件放在body的最下面,jquery在BP上面。 <! -- BP不支持IE 兼容IE-->     <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <! -- 加入jquery和BP的js-->     <!

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    pytorch 搭建BP网络

    文章目录 pytorch 搭建BP网络 pytorch 搭建BP网络 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe

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    Python预测彩票中奖

    文章目录[隐藏] python来解答你有生之年可以中双色球 python来解答你有生之年可以中双色球 昨天买了几注双色球开奖了,规划好了中奖后怎么花,紧张又刺激的等待后,狗带…… 到底我们能不能中双色球呢 ,用Python来验证一下吧: 直接上代码: import random def Ball ( ): ballList = range ( 1 , 34 ) redBallList = 本文链接:https://www.xy586.top/7691.html 转载请注明文章来源:行云博客 » Python预测彩票中奖

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    BP算法的公式推导

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

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    BP 神经网络算法

    BP算法就是所谓的反向传播算法,它将误差进行反向传播,从而获取更高的学习效率。这很像烽火台,如果前线战败了,那么消息就通过烽火台传递回指挥部,指挥部去反思问题,最终改变策略。 下面一张图展示了完整的BP算法的过程,我看了不下20遍: ? 更有趣的是,sigmoid求导之后,特别像高斯(正态)分布,而且sigmoid求导非常容易。

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    ABAP 对BP进行增强后(字段扩充)后,如何通过BAPI创建BP

    *&---------------------------------------------------------------------* *& Report Y_ERIC_CREATE_BP *& *&---------------------------------------------------------------------* REPORT y_eric_create_bp DATA: g_bp LIKE bapibus1006_head-bpartner. CALL FUNCTION 'BUP_MEMORY_BUT000_GET' EXPORTING iv_partner = g_bp IMPORTING es_but000 WRITE: / g_bp. ENDLOOP. CALL FUNCTION 'BAPI_TRANSACTION_COMMIT'.

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    详解|神经网络中BP算法的原理与Python实现

    目录 什么是梯度下降和链式求导法则 神经网络的结构 BP算法中的执行流程(前向传递和逆向更新) 输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导 Python 实现源码解析 手写数字识别实例 训练神经网络中有哪些难点 BP 算法执行的流程 在手工设定了神经网络的层数,每层的神经元的个数,学习率 η(下面会提到)后,BP 算法会先随机初始化每条连接线权重和偏置,然后对于训练集中的每个输入 x 和输出 y,BP 算法都会先执行前向传输得到预测值,然后根据真实值与预测值之间的误差执行逆向反馈更新神经网络中每条连接线的权重和每层的偏好。 %20算法的原理与%20Python%20实现源码解析/BP%20算法原理和详细推导流程.pdf neuralnetworksanddeeplearning- -http://neuralnetworksanddeeplearning.com ),然后比对正确值和预测值得到精确率。

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    Python预测疫情发展

    最近,在报道疫情的众多新闻中,相信大家也看到过一些来预测新型冠状病毒会导致感染肺炎的人数。你一定好奇,这个人数要怎么预测呢?预测人数又有什么用呢? 事实上,从学科方向来说,这类研究属于传染病动力学,就是用数学模型去描述传染病在人群中传播的规律,从而预测患病人数,进而指导政府制定措施和政策去控制传染病的传播。 numpy和matplotlib 首先,安装一下这节课我们需要使用的两个python包,numpy和matplotlib。 numpy-是python进行科学和矩阵运算最常用的包。 好啦,下面开始用python实现传染病模型吧。 用python实现传染病模型 为了让大家能够更好地理解,我们先不直接说SIR模型,我们从最简单的开始。 下面我们用python来分别实现这两个模型。 SIS模型 image.png ?

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    python 时间序列预测 —— prophet

    文章目录 prophet 安装 数据集下载 prophet 实战 导入包 pandas 读取 csv 数据 画个图 拆分数据集 从日期中拆分特征 使用 prophet 训练和预测 prophet 学到了什么 放大图 prophet 安装 prophet 是facebook 开源的一款时间序列预测工具包,直接用 conda 安装 fbprophet 即可 prophet 的官网:https://facebook.github.io M 型,意味着上下班高峰 一周中周末车要少些 一个月中有几天的下限要低于其它日子,这应该是周末 一年中有7月和9月的下限要低于其它月份,这应该和天气或者节假日有什么关联 使用 prophet 训练和预测 traffic_test.reset_index() \ .rename(columns={ 'date_time':'ds'})) 画出预测结果 周末流量低 每日趋势:早晚上下班高峰,所以每天流量基本呈现 M 型曲线 fig = model.plot_components(traffic_test_pred) 放大图 看看模型对测试集中第一个月的预测情况

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    Android.bp文件简介

    Android.bp是用来替换Android.mk的配置文件,它使用Blueprint框架来解析。Blueprint是生成、解析Android.bp的工具,是Soong的一部分。 6、格式控制工具 bpfmt是一个bp文件的格式控制工具,包括4个空格的缩进、列表有多个元素时每个元素一行、列表和map的最后一个元素多一个冗余的逗号等等。 工具目录为:build/blueprint/bpfmt/ 在当前目录下执行以下命令: 7、Android.mk转为Android.bp androidmk工具可以把mk文件转换为bp文件,但一些复杂的用法和自定义的规则需要手动转换 工具目录为:build/soong/androidmk/ androidmkAndroid.mk>Android.bp 8、支持的模块类型 Android.bp可以支持android_app、cc_binary 9、支持预编译类型 Android.bp可以支持5种预编译类型,如下图所示: ? 10、模块名称解析 soong提供了可以在不同目录中配置相同的模块名称,只要每个模块的名称在不同的命令空间中声明。

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