基于ELMAN动态递归神经网络实现数据预测的MATLAB源码

最新推荐文章于 2024-01-16 22:38:21 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB基于ELMAN动态递归神经网络进行数据预测。首先，数据被划分为输入和输出序列，然后构建并训练ELMAN网络。训练完成后，使用网络进行预测，并通过均方根误差评估模型性能，最后通过可视化预测结果展示模型预测能力。

基于ELMAN动态递归神经网络实现数据预测的MATLAB源码

动态递归神经网络（Dynamic Recurrent Neural Network，简称DRNN）是一种能够处理序列数据的神经网络模型。它具有记忆性，可以利用之前的信息来预测未来的数据。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于ELMAN动态递归神经网络的数据预测，并提供相应的源码。

首先，我们需要准备数据。假设我们有一个时间序列的数据集，包含多个时间步的数据。我们的目标是根据过去的数据预测未来的值。下面是一个示例数据集：

data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
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基于竞争算法优化的ELMAN神经网络数据回归预测——matlab实现
uote_e的博客
06-21 295
ELMAN神经网络是一种常用的前向反馈神经网络，其主要特点是隐藏层的神经元在计算输出时还会考虑之前的时序信息，因此它在时间序列预测领域得到了广泛应用。而竞争算法则是一种优化算法，常用于自适应参数寻优，能够有效提高神经网络的性能和精度。其中，P代表输入数据，T代表输出数据，hiddenSize代表隐藏层的大小。总的来说，基于竞争算法优化的ELMAN神经网络是一种十分有效的数据回归预测方法。通过运行以上代码，我们可以得到一个ELMAN神经网络模型，并用它来预测数据，并由此得到一个预测结果和真实结果对比图。
基于Elman神经网络的数据回归预测（附带MATLAB代码）
DjjPython的博客
09-17 213
综上所述，本文介绍了如何使用Elman神经网络实现数据回归预测，并提供了相应的MATLAB代码示例。神经网络是一种模仿人脑神经系统运作的计算模型，通过学习输入和输出之间的关联关系，能够对未知数据进行预测和推断。需要注意的是，以上代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体的问题和数据进行适当的调整和优化。在本文中，我们将介绍如何使用Elman神经网络实现数据回归预测，并提供相应的MATLAB代码示例。在数据回归预测任务中，我们的目标是根据已有的输入和输出数据，建立一个模型来预测未知数据的输出。
Elman神经网络介绍以及Matlab实现
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Elman神经网络介绍 1.特点 Elman神经网络是一种典型的动态递归神经网络，它是在BP网络基本结构的基础上，在隐含层增加一个承接层，作为一步延时算子，达到记忆的目的，从而使系统具有适应时变特性的能力，增强了网络的全局稳定性，它比前馈型神经网络具有更强的计算能力，还可以用来解决快速寻优问题。 2.结构 Elman神经网络是应用较为广泛的一种典型的反馈型神经网络模型。一般分为四层：输入层...
回归预测 基于ELMAN递归神经网络预测及其matlab代码实现
CJ-leaf的博客
12-22 1万+
遗传算法/粒子群算法优化支持向量机分类与回归预测-附代码 文章目录遗传算法/粒子群算法优化支持向量机分类与回归预测-附代码1. 支持向量机简介与参数优化的原理1.1 支持向量机SVM简介1.2 优化参数的选取1.3 交叉验证（CV）2. 数据集介绍和采用的优化算法2.1 遗传算法GA优化SVM2.2 粒子群算法PSO优化SVM3. 程序结果和算法的对比3.1 SVM3.2 遗传算法GA优化SVM3.3 粒子群算法PSO优化SVM3.4 算法结果的对比4. 小结5. MATLAB代码 1. 支持向量机简介与参
【语音编码】基于matlab LPC编解码【含Matlab源码 554期】
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03-18 2824
LPC编解码 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
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matlab源码
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交通流量预测：T-GCN A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction
最新发布
日常发呆
01-16 1720
为了同时捕捉时空相关性，将图卷积网络(GCN)和门控递归单元(GRU)相结合，提出了一种新的基于神经网络的流量预测方法–时态图卷积网络(T-GCN)模型。具体地，GCN用于学习复杂的拓扑结构以捕获空间相关性，而门控递归单元用于学习交通数据的动态变化以捕获时间相关性。G = (V, E) 邻接矩阵A（1表示两个路有连接，反之没有），把路当作结点，N是结点的数量XN×PX^{N×P}XN×P特征矩阵，P是结点特征的数量，也就是历史时间序列的长度Xt∈RN×iXt​∈RN。
ELman神经网络matlab实现
vendetta_gg的博客
05-30 3023
一.输入样本 用cos(xt)、cos(2xt)、cos(0.5xt)和时间t，预测sin(xt) $$FIG.1. 原始数据 二.matlab实现代码 clear all;close all;clc %sine,‘tanh’,Lrate=0.02,momentum=1,Nohidden=12; %sine,‘sigmoid’,Lrate=0.8,momentum=1,Nohidden=12; load sine sine=sine’; sine=mapminmax(sine,0,1); sine=sin
基于Matlab实现神经网络算法（附上100多个案例源码）
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基于Matlab实现神经网络算法（附上100多个案例源码）
ELMAN神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
10-25 354
通过迭代地将输入样本序列输入网络，并调整权重和偏置，使得网络的输出逐渐接近目标变量。ELMAN神经网络在回归预测任务中具有一定的优势，特别适用于处理具有时序特性的数据。然而，网络结构的选择、参数的设置以及训练过程的调优都对预测性能有影响，需要根据具体问题和数据集进行适当调整和优化。在ELMAN神经网络的回归预测研究中，首先需要准备输入数据的序列样本和对应的目标变量。然后，确定网络的结构和参数设置，包括选择合适的隐含层节点数、学习率等。给定新的输入样本序列，通过前向传播算法计算网络的输出，并得到预测结果。
基于遗传算法优化的ELMAN神经网络在数据回归预测中的实现（附带MATLAB代码）
CodeNexus的博客
09-18 154
最后，通过调用MATLAB的"ga"函数，我们可以得到优化后的参数向量"x"和最优适应度值"fval”。接下来，我们使用遗传算法对ELMAN神经网络的参数进行优化，通过评估函数(evaluateFitness)计算每个个体的适应度，并使用"ga"函数进行优化。本文介绍了基于遗传算法优化的ELMAN神经网络在数据回归预测中的实现。该函数的目标是计算ELMAN神经网络的输出与目标输出之间的误差，以评估个体的适应度。在上述示例中，我们定义了输入层的大小为10，隐含层的大小为20，输出层的大小为1。
基于递归神经网络Elman时间序列预测，MATLAB代码。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
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使用天牛须算法优化Elman神经网络进行数据预测的MATLAB代码实现
CyberGenius的博客
09-10 84
在每次迭代中，根据蜜蜂的适应度值，更新蜜蜂的位置以及搜索范围。通过以上步骤，我们实现了使用天牛须算法优化Elman神经网络进行数据预测的MATLAB代码。在天牛须算法中，每个蜜蜂的位置表示Elman神经网络的参数，包括权重和偏差等。在计算蜜蜂适应度时，我们需要根据当前位置的参数更新Elman神经网络，并计算网络在训练集上的预测结果与目标之间的适应度。在更新蜜蜂位置和搜索范围时，我们可以根据蜜蜂的适应度值动态调整参数的变异程度。最后，我们可以使用优化后的Elman神经网络对测试集进行预测，并评估预测性能。
【RNN数据预测】基于matlab时间反向传播 (BPTT) 训练RNN递归神经网络预测【含Matlab源码 2434期】
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03-17 685
时间反向传播 (BPTT) 训练RNN递归神经网络预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
Elman神经网络预测的Matlab实现
撼沧
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Elman神经网络的matlab实现，其中Z为原始数据。 本文选用的Elman神经网络是一种典型的局部回归网络，属于反馈神经网络，与前向神经网络非常相似，具有更强的计算能力，其突出优点是具有很强的优化计算和联想记忆功能。 基本的Elman神经网络由输入层、隐含层、连接层和输出层组成。Elman神经网络在结构上与BP网络相比，多了一个连接层，用于构成局部反馈。连接层的传输函数为线性函数，但多了一...
递归神经网络RNN原理——Elman网络原理——结合实例MATLAB（BPTT算法）实现
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最近正在看递归神经网络，看了网上很多博文，算是鱼龙混杂，并且基本都是使用Python实现，要不就是使用Matlab中的函数库newelm()等。对于使用Matlab的同学，甚为不方便。所以我将结合实例，使用matlab语言，完成Elman递归神经网络程序的编写（BPTT）。本人菜鸡一枚，如有错误还望各路大神，指正教导。另外，关于理论推导算法步骤，等我过几天有时间更新。
MATLAB实现Elman神经网络电力负荷预测模型源码
Elman神经网络是一种特殊的递归神经网络（RNN），由Jeffrey Elman在1990年提出。Elman神经网络的一个关键特点是它能够处理序列数据，并具有记忆功能，能够捕捉时间序列数据中的动态特性。它通常由输入层、隐藏层、...
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