matlab神经网络设计与应用,matlab神经网络原理

求助:如何运用MATLAB编写一个BP神经网络程序,要求是二维输入,一维输出...

实践编程：最好的学习方法是通过实践编程来掌握BP神经网络。您可以使用MATLAB自带的神经网络工具箱或者自己编写代码来实现BP神经网络。在实践中，您可以尝试不同的网络结构和参数设置，以找到最佳的模型。

MATLAB基础知识：首先需要熟悉MATLAB的基本操作和语法，包括变量、矩阵运算、循环结构等。BP神经网络原理：了解BP神经网络的基本原理和算法，包括前向传播、反向传播、梯度下降等。

Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练bp神经网络模型的函数命令，很难一时讲全。下面仅以一个例子列举部分函数的部分用法。更多的函数和用法请仔细查阅Neural Network Toolbox的帮助文档。

如果要预测t=[6 7]两点的R值，先以t=[1 2 3 4 5]作为输入，R=[12 13 14 14 15]作为输出，训练网络。训练完成之后，用t=[2 3 4 5 6]作为输入，这样会得到一个输出。

matlab编写BP神经网络很方便的，这个工作不用像编程序的C什么的那样还要编写算法。这个算法早已经在软件的库里提供了。你只要用一条语句就出来了。把参数，深度和节点固定的往里一代数就可以了。

Matlab神经网络与应用的介绍

MATLAB基础知识：首先需要熟悉MATLAB的基本操作和语法，包括变量、矩阵运算、循环结构等。BP神经网络原理：了解BP神经网络的基本原理和算法，包括前向传播、反向传播、梯度下降等。

从原理上来说，神经网络是可以预测未来的点的。实际上，经过训练之后，神经网络就拟合了输入和输出数据之间的函数关系。只要训练的足够好，那么这个拟合的关系就会足够准确，从而能够预测在其他的输入情况下，会有什么样的输出。

《MATLAB神经网络应用设计》一书，利用目前国际上流行的MATLAB环境，结合神经网络工具箱，在介绍人工神经网络中的各种典型网络以及训练过程的基础上，利用MATLAB工具箱进行神经网络的设计与应用。

我用的是matlab R2008，一列代表一个样本。其他版本的不知道 2，matlab中神经网络工具箱就已经很方便了，调用函数和修改参数就可以用了。3，net_trainParam.lr代表学习速率，net_trainParam.mc则是动量系数。

gco 返回当前鼠标单击的句柄值，该对象可以是除root对象外的任意图形对象，并且Matlab会把当前图形对象的句柄值存放在Figure的CurrentObject属性中。五：compet compet是神经网络的竞争传递函数，用于指出矩阵中每列的最大值。

matlab实现BP神经网络,对风电功率进行预测。输入层的影响因子是风速、风...

1、matlab实现BP神经网络，对风电功率进行预测。输入层的影响因子是风速、风向正弦、风向余弦。

2、BP神经网络预测的步骤：输入和输出数据。创建网络。fitnet（）划分训练，测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio； net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio 训练网络。

3、]作为输入，这样会得到一个输出。不出意外的话，输出的数组应该是[13 14 14 15 X]，这里的X就是预测t=6时的R值。然后以t=[3 4 5 6 7]作为输入，同理得到t=7时候的R值。

4、你这是将结果反归一化以后出现了负值，我觉得原因不在传递函数，是由于整个神经网络预测性能不佳导致的。考虑重新优化网络结构或者对样本数据进行处理吧。

5、当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。

6、是否可以做这样的数据处理：假设t 时间的5个输入数据和t+1时间的1个输出数据对应，则以这一对数据作为训练样本，也不需要其理解神经网络中的延时处理机制。

如何学习MATLABBP神经网络?

1、BP神经网络预测的步骤：输入和输出数据。创建网络。fitnet（）划分训练，测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio； net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio 训练网络。

2、首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络。以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd，弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。

3、在BP网络学习的过程中，先调整输出层与隐含层之间的连接权值，然后调整中间隐含层间的连接权值，最后调整隐含层与输入层之间的连接权值。实现BP网络训练学习程序流程，如图4-5所示（倪深海等，2000）。

4、net=newff（minmax（pn），[3，1]，{tansig，purelin}，trainlm）；net.trainParam.epochs=1000；net.trainParam.goal =1e-5；net=train（net，pn，tn）；照葫芦画瓢就行，具体参数意义就不说了，自己查阅matlab帮助。

5、clc；clear；close all；p=load（originaldata.txt）；%你问题最后说的数据文件名跟这个不同。

6、BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

标签：神经网络matlab原理应用设计