如何用matlab仿真elman神经网络
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1:20;p1=sin(t);p2=sin(t)*2;plot(t,p1,'r');holdonplot(t,p2,'b--');holdont1=ones(1,20);t2=ones(1,20)*2;%产生两组向量,分别为这两波形幅值,作为输出向量p=[p1p2p1p2];t=[t1t2t1t2];Pseq=con2seq(p);%将矩阵形式的训练样本转换为序列的形式Tseq=con2seq(t);R=1;%输入元素的数目为1S2=1;%输出曾的神经元个数为1S1=10;%中间层有10个神经元net=newelm([-2,2],[S1,S2],{'tansig','purelin'});net.trainParam.epochs=100;%设定次数net=train(net,Pseq,Tseq);y=sim(net,Pseq);%预测P=randn(12,2);T=randn(12,2);threshold=[01;01;01;01;01;01;01;01;01;01;01;01];a=[111723];fori=1:3net=newelm(thresho...。
谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创

向高手请教利用matlab进行BP神经网络训练和仿真来预测风险 50
MATLAB具体如何应用
Matlab是一种用于科学工程计算的高效率编程语言,与Fortran、C相比,更贴近人的思维方式。尤其是其数学处理功能相当强大,而功能实现又非常简单明了。
它在一般数值计算、数字信号处理、系统识别、自动控制、振动理论、时序分析与建模、优化设计、神经网络控制、化学统计学、动态仿真系统、特殊函数和图形领域等均表现出一般高级语言难以比拟的优势,并可以方便地用于几乎所有的科学和工程计算的各个方面。

本文介绍了如何使用MATLAB进行Elman神经网络的仿真,并探讨了MATLAB在BP神经网络训练、自适应控制电路仿真及路径规划中的应用。通过实例讲解了MATLAB中神经网络的建立、训练和预测过程,以及控制算法在软件实现中的挑战。
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