bp神经网络算法
遗传模拟退火算法优化BP神经网络的Matlab程序
- 遗传模拟退火算法优化BP神经网络的Matlab程序，用于故障诊断担笭曹蝗丨豪查通肠坤和数据预测两方面，有没有达人帮忙设计一下，本人对编程完全不懂，直接程序最好，发信：2980977530问题补充： 能直接在Matlab上运行的程序
- 建议看看书上的最基本的程序，望采纳！！！！！
求一篇基于神经网络和BP网络的MATLAB算法预测地铁噪声的英语论文
- 有神经网络，BP网络，MATLAB，噪声这四个关键词中的两三个也行，要外国人写的。谢谢问题补充： 求发516001534
- 热心网友 12:23没有问题的，我会的
自己用matlab实现的BP神经网络算法，无法得到预期的效果，主要是误差太大
- 是不是源代码有问题，麻烦大家看看！lr=0.05; %lr为学习速率；err_goal=0.1; %err_goal为期望误差最小值max_epoch=15000; %max_epoch为训练的最大次数；a=0.9; %a为惯性系数Oi=0;Ok=0; %置隐含层和输出层各神经元输出初值为0%提供两组训练集和目标值（3输入神经元，2输出）%X=[1 1;-1 -1;1 1];%T=[1 1;1 1];load house_dataset;x=houseInputs;t=houseTargets;%数据的归一化maxRowx=max(x,[],2);maxRowt=max(t,[],2);minRowx=min(x,[],2);minRowt=min(t,[],2);% y = ( x – min )( max – min )for i=1:size(x,2) x(:,i)=(x(:,i)-minRowx).(maxRowx-minRowx); t(:,i)=(t(:,i)-minRowt).(maxRowt-minRowt); end%初始化wki，wij（M为输入节点j的数量；q为隐含层节点i的数量；L为输出节点k的数量）[M,N]=size(x);q=8;[L,N]=size(t); %N为训练集对数量wij=rand(q,M);wki=rand(L,q);%随机值在-0.05到0.05之间wij0=zeros(size(wij));wki0=zeros(size(wki));for epoch=1:max_epoch for n=1:N %for every example neti=wij*x(:,n);%q*1 每个隐藏层的输出 oi=1.(1+exp(-neti)); netk=wki*oi;%L*1 每个输出层的输出 ok=1.(1+exp(-netk)); deltak=ok.*(1-ok).*(t(:,n)-ok);%输出层的误差项 deltai=oi.*(1-oi).*(wki*deltak);%隐藏层de误差项 %更新对应的权值 deltawij=lr*deltai*(x(:,n)); deltawki=lr*deltak*(ok); wij=wij+deltawij; wki=wki+deltawki; %计算误差函数 E=0.0; for i=1:N %N为训练的总数 neti=wij*x(:,i);%q*1 每个隐藏层的输出 oi=1.(1+exp(-neti)); netk=wki*oi;%L*1 每个输出层的输出 ok=1.(1+exp(-netk)); E=E+(ok-t)*(ok-t); end E=E2; fprintf(the error is %f, the iteration is %dn,E,epoch);end if Eerr_goal break; endend
- 源代码你能运行的话 可以考虑训练的样本数据的量的问题
通过matlab的BP神经网络算法预测1998-2009对应的原始数据， 需要预测2010至2020年的数据。
- 哪位MATLAB高手能否帮忙下。数据：[115.4 212.1 259.7 251.8 352 463.4 509 558 614 700 696 712]
- 问题是？BP做预测不靠谱。。。没猜错的话lz是想将时间做输入将运量做输出先学习，然后将时间外推做预测吧？但是貌似所有的神经网络做回归时在边界上的误差都非常大，所以不推荐。就单纯的时间序列就好了。
bp人工神经网络算法求高手帮忙
- 我想建一个bp神经网络，求神经元的解释，是双级性s函数的那种。双级性s函数是函数是求高手告诉我这里面的字母，符号的中文意思，和运算符号的 意思。以及神经元的算法公式。解释的好再追加100分
- 学习哈 。。。。。。。。。。。。。。。
求基于MATLABsimulink的BP神经网络PID控制的学习算法
- 最好详细一点，用s函数编程都可以的。
- 草庐空自掩柴门。。雨脚初收起暮烟。。
求一份数据挖掘双隐含层bp神经网络算法的论文，期末作业
- 邮箱1零722零824零@qq.com
- 你需要什么时候交作业
求：反向传播（BP）算法在多层神经网络的概诉 和 其优点和缺点是什么？
- 如题谢谢~~
- lanhm517 04:37
求一份数据挖掘双隐含层bp神经网络算法的论文，期末作业
- 邮箱1零722零824零@qq.com
- 你需要什么时候交作业
求教在MATLAB中BP算法最后怎么由测试数据得到实际输出啊
- clear all;clc;p=[2.5 2.5 2.5;1.053 2.105 2.368;2.368 2.105 1.053;2.143 1.429 2.143 ;2.857 3.571 2.857;3.947 2.895 2.632;2.632 2.895 3.974];%输入样本t=[0 0 0;0 0 1;0 1 0;0 1 1;1 0 0;1 0 1;1 1 0];%期望输出net=newff(p,t,{15,3},{ tansig,purelin},trainlm);%创建BP神经网络，采用默认初始化参数对网络进行初始化，训练函数采用trainlmnet.tr乏储催肥诎堵挫瑟旦鸡ainParam.epochs=5000;%设置训练循环次数net.trainParam.goal=0.0001;%设置最小误差指标[net,tr]=train(net,p,t);%对网络进行训练貌似训练可以完成，但是想请问一下训练完成后如何输入测试样本数据1.103 2.155 2.418得到实际输出的0.0704 -0.1001 1.0299啊啊
- 用训练得到的权值乘以样本数据，就可以得到输出啊
