书法网站优化关键词,html网站素材,wordpress删除图片,如何建设公司官网资源下载#xff1a; https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88681507 一#xff0c;概述 BP 神经网络是一种常见的人工神经网络#xff0c;也是一种有监督学习的神经网络。其全称为“Back Propagation”#xff0c;即反向传播算法。BP 神经网络主要由输入层、隐藏层…资源下载 https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88681507 一概述 BP 神经网络是一种常见的人工神经网络也是一种有监督学习的神经网络。其全称为“Back Propagation”即反向传播算法。BP 神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成每一层都由多个神经元组成。BP 神经网络的学习过程是通过不断地调整权值和偏置值来逐步提高网络的精度。 BP 神经网络的训练过程可以分为两个阶段前向传播和反向传播。在前向传播中输入信号通过各层的神经元最终产生输出结果。在反向传播中输出结果与预期结果的误差被反向传播回网络中根据误差大小调整各层神经元的权值和偏置值使得误差逐步减小从而提高网络的精度。BP 神经网络的优点是可以处理非线性问题可以进行并行计算并且能够自适应地学习和调整权值和偏置值。 二代码
代码中文注释非常清晰按照示例数据修改格式替换数据集即可运行数据集为excel。
部分代码如下
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 导入数据时间序列的单列数据
result xlsread(数据集.xlsx);%% 数据分析
num_samples length(result); % 样本个数
kim 15; % 延时步长kim个历史数据作为自变量
zim 1; % 跨zim个时间点进行预测%% 构造数据集
for i 1: num_samples - kim - zim 1res(i, :) [reshape(result(i: i kim - 1), 1, kim), result(i kim zim - 1)];
end%% 数据集分析
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 创建网络
net newff(p_train, t_train, 5);......三运行结果 资源下载 https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88681507
