Question

BP神经网络预测

我想做一下表格空的地方的预测 用BP神经网络，我是初学者 求大神教教
13810 14548 10000 19608 8 8

12223 12443 12600 15263 55 12

13598 14133 16000 17732 317 74

17534 18631 22500 24534 72 10

23574 25605 33000 36808 127 21

33410 36355 40800 47785 15 9

39279 40325 10000 44175 8 8

13945 14123 10000 16731 47 36

11667 11796 13800 16381 79 18

12595 13057 16800 18184 205 159

13998 14618 20000 21316 365 172

15882 16903 26111 63 28

我在网上看了利用Matlab中的神经网络工具箱，可方便地直接在Matlab中调用相关函数实现BP网络模型的学习、训练、拟合及预测（仿真）过程。具体步骤为： 第一步，数据归一化。为了在Matlab中计算的方便，在网络建立之前，需要对数据 的大小进行归一化处理。本文采用的是[-1,1]归一化，利用Matlab工具箱中的Premnmx（）函数把数据归一化为单位方差和零均值，这相当于把原始数据看成服从正态分布。 第二步，建立网络。数据归一化后，通过newff（）函数并使用选定的训练函数 trainlm（），生成了一个前馈的的二层BP神经网络。 第三步，训练网络。通过train（）函数对已生成的网络进行学习训练，学习步长设为周期，目标误差设为，学习速度设为并每隔步显示一次结果。 第四步，网络仿真模拟及数据还原。将经过归一化处理过的样本数据带人已训练的网络进行仿真模拟，此过程通过Matlab工具箱中的sim（）函数来实现。最后将运算结果通过Postmnmx（）函数进行反归一化处理，从而得到有效的预测值。 大神能不能就这样教教我具体的代码怎么写 或者写好给我 不懂我再问问

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Answer 1

参看附件代码，代码中的数据已经归一化，如果你自己的数据应使用mapminmax函数进行归一化。

newff函数的格式为：

net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF），函数newff建立一个可训练的前馈网络。输入参数说明：

PR：Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值；

Si：第i层神经元个数；

TFi：第i层的传递函数，默认函数为tansig函数；

BTF：训练函数，默认函数为trainlm函数；

BLF：权值/阀值学习函数，默认函数为learngdm函数；

PF：性能函数，默认函数为mse函数。

追问

大神你QQ多少 我有点不懂的地方要问你 你给我代码是按我的数据做的么

追答

不是，但代码相似，稍作修改即可，只需加上归一化。

追问

threshold是什么东西 留个Q私聊好么大神

追答

threshold就是样本的上下限矩阵。有问题就在这交流吧。