matlabbp神经网络工具箱(matlab bp神经网络工具箱训练几次就停止)

海潮机械 2023-01-04 20:09 编辑:admin 87阅读

1. matlab bp神经网络工具箱训练几次就停止

  1单击Apps,在搜索框中输入neu,下方出现了所有神经网络工具箱。neuralnetfitting是我们要使用的神经网络拟合工具箱。  2  在下界面中点击next  3  单击loadexampledataset,得到我们需要的测试数据。  4  单击import  5  单击next  6  单击next  7  数字“10”表示有10个隐含层。单击next。  8  单击train,开始训练。  9  训练过程跳出的小窗口。  10  训练结果。其中MSE表示均方差,R表示相关系数。单击next。  11  这里可以调整神经网络,也可以再次训练。单击next。  12  在这里,可以保存结果。如果不需要,直接finish。

2. matlab bp神经网络工具箱中文

1、样本数据太少,用BP网络预测可能并非好选择。说不定用一般的回归分析效果更好。

2、要对Y进行预测,需要知道2015年的影响因素X1~X7才行吧?

3. matlab bp神经网络工具箱生成的

a=sim(net,x)

说实话我也菜鸟级别,你看一下最后这个函数能不能用:

其中“a”自己随便可以设的,其实就是个代表返回值

“net”换成你训练好的函数,

“x”换成你的输入矩阵

4. matlab bp神经网络工具箱

使用神经网络工具箱可以非常简便地实现网络建立和训练,实例代码如下:;

%% BP算法function Out=bpnet(p,t,p_test)%p,t为样本需要提前组织好global S1net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm')

; %trainlm训练函数最有效%net=newff(P,T,31,{'tansig','purelin'},'trainlm')

;%新版用法net.trainParam.epochs=1000;net.trainParam.goal=0.00001;net.trainParam.lr=0.01;net.trainParam.showWindow = false; %阻止训练窗口的弹出net.trainParam.showCommandLine = false; %阻止训练窗口的弹出net=train(net,p,t)

;Out=sim(net,p_test)

;end;上面的代码不完整,完整的带训练样本数据的程序见附件。

5. matlab bp神经网络工具箱卸载

直接在matlab的脚本中用鼠标选中要删除的部分,然后按delete键即可。

6. matlab bp神经网络工具箱误差怎么降低

方法一、用数据拟合工具箱 Curve Fitting Tool左侧results为拟合结果,下方表格为误差等统计数据。2、导入数据,点击next,导入Inputs为x,Targets为y。神经网络工具箱可以用command写,请搜索关键字matlab 神经网络工具箱函数。方法三、用polyfit函数写 polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合:已知离散点上的数据集,即已知在点集上的函数值,构造一个解析函数(其图形为一曲线)使在原离散点上尽可能接近给定的值。 调用方法:a=polyfit(xdata,ydata,n), 其中n表示多项式的最高阶数,xdata,ydata为将要拟合的数据,它是用数组的方式输入。输出参数a为拟合多项式 y=a1x^n+...+anx+a,共n+1个系数。方法四、自行写算法做拟合 请参考数值分析教科书,拟合、插值方法较多,算法并不复杂,灵活套用循环即可

7. matlab bp神经网络工具箱拟合

在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下:;

1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。;

2、设出函数,用命令“plot”绘出图像作为对比。;

3、准备好散点数据,用命令“plot”绘出散点作为对比。;

4、调用函数“fit”,参数包括散点数据和曲线拟合模型。;

5、按回车键即可完成曲线拟合,p1、p2、p3为多项式前面的系数。