基于双隐层的BP神经网络数据预测matlab模拟

最新推荐文章于 2025-05-31 10:23:56 发布
最新推荐文章于 2025-05-31 10:23:56 发布
阅读量403 收藏 3
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： matlab 神经网络 数学建模
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/131278523
本文展示了如何用matlab构建一个双隐层的BP神经网络模型进行数据预测，涉及数据预处理、模型建立、训练及在时间序列预测中的应用。通过训练，模型在测试集上表现良好，平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别达到1587.60和1986.88。

基于双隐层的BP神经网络数据预测matlab模拟

本文将介绍如何使用matlab实现基于双隐层的BP神经网络进行数据预测。BP神经网络是一种常见的人工神经网络，用于解决分类和回归问题。我们将该方法应用于数据预测，并展示其在时间序列预测中的广泛应用。

  1. 数据预处理

首先，我们需要准备好数据集。在这里，我们使用一个包含历史20个月销售额的时间序列数据集合，并使用前18个月作为训练集，后两个月作为测试集。

为了更好地将数据输入到神经网络中，我们需要对数据进行预处理。这里我们采用了最小-最大规范化方法，将数据缩放到0到1之间。

如下是数据预处理的代码实现：

data = xlsread('sales_data.xlsx');
train_data = data(1
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
matlab实现的两层隐含层BP神经网络
01-18
两层隐含层BP神经网络，梯度下降法，反向权值更新
双层双向长短期记忆神经网络(bi-LSTM)的多输入时间序列回归预测——附代码
不定时分享电力优化、神经网络、数学建模等技术等
02-27 1859
为了充分挖掘电力负荷与多维特征因素的非线性关系，提高负荷预测精度，提出了一种基于随机森林和双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的超短期负荷预测方法。首先，采用滑动时间窗口的方式构建神经网络的输入数据，使其输入前几个时间点的负荷值以预测下一时间点的负荷值，提高网络的精度；其次，构建多层Bi-LSTM 网络，对时间窗口特征的负荷数据进行预测；最后，采用某市真实负荷数据进行仿真分析。结果表明，所提方法与传统预测方法相比，具有更高的预测精度，为精确预测具有多维特征因素的负荷提供参考。
简单神经网络：一个非常简单的 2 层神经网络-matlab开发
06-01
附加的 zip 文件包含实现两层神经网络所需的内容。 这有望成为更广泛的神经网络工具集合的第一部分。 它可用于训练和模拟具有两层（输入层和输出层）的 NN。 输出层的激活函数可以是简单的感知器规则，也可以是逻辑 sigmoid 函数。 感知器规则工作正常，但是逻辑 sigmoid 函数似乎关闭了。 如果有人希望帮助调试，我将不胜感激。 该代码不会对输入进行任何错误检查，但随附的 PDF 文件提供了使用示例。 随着时间的推移，我弄清楚了逻辑 sigmoid 函数发生了什么，我将通过更多的在线帮助更新这些文件。
MNIST数字识别——双隐层全连接神经网络
qq_41780710的博客
08-01 1063
单隐层的全连接神经网络识别MNIST手写数字 神经网络模型如图所示： （发现一个画图软件Graphviz 但好像渲染效果一般） 代码如下： #结构化代码 把2中的双隐层全连接神经网络放入函数中 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # MNIST 数据集相关的常数 # 输入层的几点疏对于MNIST来说就是是图片展平之后的像素数量 INPUT_NODE = 784 #
TensorFlow-Examples项目解析：基于原始API的双隐藏层神经网络实现
gitblog_00463的博客
05-30 435
你还在为TensorFlow的高层API封装过多而难以理解神经网络底层实现原理而苦恼吗？想要真正掌握神经网络的前向传播、反向传播和参数更新机制吗？本文将带你深入解析TensorFlow-Examples项目中基于原始API实现的双隐藏层神经网络，通过底层代码实现让你彻底理解神经网络的运行机制。 读完本文，你将获得： - 神经网络基础架构的完整实现 - TensorFlow原始API的使用技巧 -...
基于双隐含层BP神经网络的预测
05-08
**基于双隐含层BP神经网络的预测** BP（Backpropagation）神经网络是一种广泛应用的人工神经网络模型，尤其在预测任务中表现出色。它的核心在于反向传播算法，通过不断调整权重和偏置来最小化损失函数，从而提高...
精选资源
基于Logistic混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测MATLAB代码
05-23
在本项目中，我们关注的是一个利用Logistic混沌映射改进的麻雀搜索算法（SSA）优化的BP神经网络回归预测模型。该模型在MATLAB环境中实现，为数据分析和预测提供了一种强大的工具。以下是关于这个主题的详细知识点： ...
基于MATLAB平台的模拟退火算法优化BP神经网络数据回归预测模型
最新发布
07-30
如何利用MATLAB平台实现基于模拟退火算法优化的BP神经网络数据回归预测模型。首先解释了BP神经网络的基本概念及其局限性，随后引入模拟退火算法的优势，通过两者结合提升模型性能。文中提供了完整的实现流程，包括...
【Matlab智能算法】PSO优化（双隐层）BP神经网络算法
霍喜猫的博客
08-13 1230
上一篇博客介绍了单隐层BP神经网络的优化：【Matlab智能算法】PSO优化（双隐层）BP神经网络算法，本篇博客将介绍双隐层BP神经网络的优化。 1.优化思路 BP神经网络的隐藏节点通常由重复的前向传递和反向传播的方式来决定，通过修改或构造训练方式改隐藏的节点数，相应的初始权重和偏置也会随之变化，从而影响网络的收敛和学习效率。为了减少权重和偏置对模型的影响，采用粒子群算法对BP神经网络模型的权重和偏置进行优化，从而加快网络的收敛速度和提高网络的学习效率。
Untitled2_matlab_多隐藏层_BP神经网络_
10-03
一个基于matlab的多隐藏层的BP神经网络程序
matlab建立两个隐含层的代码-car_model:汽车模型
05-26
matlab建立两个隐含层的代码真正的赛车设置 如何使用Google Cartographer进行猛击 1）安装谷歌制图和ROS集成 请按照下面的说明或命令行进行操作。 # Install wstool and rosdep. sudo apt-get update sudo apt-get install -y python-wstool python-rosdep ninja-build # Create a new workspace in 'slam_ws'. mkdir slam_ws cd slam_ws wstool init src # Merge the cartographer_ros.rosinstall file and fetch code for dependencies. wstool merge -t src https://raw.githubusercontent.com/googlecartographer/cartographer_ros/master/cartographer_ros.rosinstall wstool update -t sr
Matlab遗传算法优化的BP神经网络（两个隐含层）
热门推荐
Thousand_jade的博客
05-05 1万+
看了王小川的《MATLAB神经网络43个案例分析》，第三章的遗传算法优化BP神经网络，讲了只有一个隐含层的神经网络如何使用遗传算法优化，这个代码网络上现在都有，我刚开始用这个代码跑了一下自己的样本，结果效果不好，除了要修改样本之外，我考虑到了是不是因为神经网络的层数较为单一了，只有一个隐含层，学习的效果不会太好，于是打算着手修改加一个 隐含层，五一之前调了一次，没改的出来，五一之后静下心重看了一遍...
BP神经网络概念
keven_deng的博客
07-22 1370
BPBPBP神经网络 1.激活函数 ​ 激活函数（Activation Function）是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。激活函数对于人工神经网络模型去学习、理解复杂的非线性函数，具有十分重要的作用。 ​ 如果不使用激活函数，每一层输出都是上一层输入的线性运算，无论神经网络有多少层，最终的输出只是输入的线性组合，相当于感知机。如果使用了激活函数，将非线性因素引入到网络中，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，能够应用到更多的非线性模型。 常用的激活函数 sigmo
bp神经网络预测案例python_详细BP神经网络预测算法及实现过程实例
weixin_39638708的博客
12-05 5825
1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。表2国内男子跳高运动员各项素质指标序号跳高成绩()30行进跑(s)立定三级跳远()助跑摸高()助跑4—6步跳高()负重深蹲杠铃()杠铃半蹲系数100(s)抓举()12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21203.410.97032.243.09.03.52.21403.511.4504...
双隐含层BP神经网络预测模型及MATLAB实现
weixin_42571280的博客
05-31 390
神经网络是一种模仿生物神经系统进行信息处理的机器学习模型。在BP（Back Propagation）神经网络中，信息处理通过输入层、隐含层（一个或多个）以及输出层的神经元进行传递。每个神经元都与下一层的神经元相连接，并通过权重调整信息传递的强度。预测，是指通过现有信息对未来事件进行推断的过程。在许多领域，如金融、气象、医疗等，预测准确性对决策有着重要影响。传统的预测方法往往依赖于人为制定的规则和统计模型，而双隐含层BP网络提供的是一种从数据中学习规律的途径，更适应于处理非线性和复杂性高的问题。
matlab中隐含层缺省函数,Matlab双隐层的BP神经网络该如何创建
weixin_35781147的博客
03-17 908
看了之前论坛里提供的一个程序：%--------------两个隐层的BP算法-------------%clear all;SamNum=100;%样本数TestSamNum=100;%测试样本HiddenUnit1Num=10;%隐层1结点数HiddenUnit2Num=10;%隐层2节点数InDim=1;%样本输入维数OutDim=1;%样本输出维数%根据目标函数获得样本输入输出SamIn=...
如何使用numpy搭建双隐层神经网络？看这一篇文章就够用了
bohr2002的博客
03-20 3688
在阅读本文之前，请确保您已经有了一定的神经网络基础（具体的介绍可以看西瓜书）。 本文采用的是标准的BP算法，即每次仅针对一个样例更新权重和阈值。 本文将搭建用于分类的双隐层BP神经网络 目录 一、理论部分 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 一、理论部分 1.1 正向计算 符号说明 设我们的双隐层BP神经网络有m个输入神经元，n个输出神经元，第一个隐层有p个隐层神经元，第二个隐层有q个隐层神经元。 权重：第个输入神经元到第个第一个隐层的神经元的权重记为, 第个第一.
基于eigen 实现 matlab sim 的 两层神经网络实现
xinshuwei的博客
11-13 595
//输出二分类问题 Type Neural_Work(Type*data,int datalength=10240,int fs=48000) { MatrixXd W1(25,24); MatrixXd W2(2,25); VectorXd xmin(24); VectorXd xmax(24); for (int i = 0; i < xmin.size(); i++)...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值