用Matlab编程BP神经网络进行预测

2000-2013年税收收入为:[182.44236.63234.01246.82270.50355.00449.29594.02704.45778.14966.0912... 2000-2013年税收收入为:[182.44 236.63 234.01 246.82 270.50 355.00 449.29 594.02 704.45 778.14 966.09 1254.31 1440.34 1723.28];在Matlab平台下,利用BP神经网络预测2014年的税收收入,求出相对误差,最好再画几个图。 展开
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meng2235
2015-04-12 · TA获得超过1.4万个赞
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原理就是:建立网络-数据归一化-训练-预测-数据反归一化。附件是电力负荷预测的例子,可以参考。


BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

追问
我是Matlab大白,不知道里面数据要怎么换,能不能帮我改一下噢,毕业论文急急急噢,谢谢啦
光点科技
2023-08-15 广告
通常情况下,我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据,即行数据,是存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据,它们可以某种标准格式存在于文件... 点击进入详情页
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