求一个bp神经网络预测模型的MATLAB程序

1. 求一个bp神经网络预测模型的MATLAB程序

BP神经网络预测的步骤:
1、输入和输出数据。
2、创建网络。fitnet（）
3、划分训练，测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio； net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio
4、训练网络。 train（）
5、根据图表判断拟合好坏。ploterrcorr（）；parcorr（）；plotresponse（）
6、预测往后数据。net（）
7、画出预测图。plot（）
执行下列命令
BP_prediction
得到结果：
[ 2016, 14749.003045557066798210144042969]
[ 2017, 15092.847215188667178153991699219]
[ 2018, 15382.150005970150232315063476562]
[ 2019,  15398.85769711434841156005859375]
[ 2020, 15491.935150090605020523071289062]

2. 小小白求MATLAB的BP神经网络预测程序年

运行BP,得到26—35时段的EUR/USD汇率值。
[ 26, 1.1232901292657970770960673689842]
[ 27, 1.1233369030683206801768392324448]
[ 28, 1.1233598598792013945057988166809]
[ 29, 1.1233470231852606957545503973961]
[ 30, 1.1233184637383146764477714896202]
[ 31,  1.123305963829125175834633409977]
[ 32, 1.1233151128687950404128059744835]
[ 33, 1.1233352813649162271758541464806]
[ 34, 1.1233436771844935719855129718781]
[ 35,    1.1233339656746466062031686306]

3. MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的

BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。

1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层
注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）
2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层
其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。
注2：权值调整的过程，也就是网络的学习训练过程（学习也就是这么的由来，权值调整）。

具体的公式和推导请参阅相关教材，这里很难表述公式。

4. 用MATLAB的BP神经网络时间序列预测编程

示例程序见附件，其为一个简单的时间序列预测算例。其实所有的预测问题，本质都是一样的，通过对样本的学习，将网络训练成一个能反映时间序列内部非线性规律的系统，最终应用于预测。

BP（Back Propagation）神经网络是86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)。

5. 在线等matlab的BP神经网络预测问题？

关于神经网络（matlab）归一化的整理
由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（by james）
1、线性函数转换，表达式如下：
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。
2、对数函数转换，表达式如下：
y=log10(x)
说明：以10为底的对数函数转换。
3、反余切函数转换，表达式如下：
y=atan(x)*2/PI
归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理
归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；
当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况，加快网络学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小。
归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用[0.9 0.1 0.1]就要比用[1 0 0]要好。
但是归一化处理并不总是合适的，根据输出值的分布情况，标准化等其它统计变换方法有时可能更好。
关于用premnmx语句进行归一化：
premnmx语句的语法格式是：[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)
其中P，T分别为原始输入和输出数据，minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。mint和maxt分别为T的最小值和最大值。
premnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。
我们在训练网络时如果所用的是经过归一化的样本数据，那么以后使用网络时所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理，这就要用到tramnmx。
下面介绍tramnmx函数：
[Pn]=tramnmx(P,minp,maxp)
其中P和Pn分别为变换前、后的输入数据，maxp和minp分别为premnmx函数找到的最大值和最小值。
（by terry2008）
matlab中的归一化处理有三种方法
1. premnmx、postmnmx、tramnmx
2. restd、poststd、trastd
3. 自己编程
具体用那种方法就和你的具体问题有关了
（by happy）
pm=max(abs(p(i,:))); p(i,:)=p(i,:)/pm;
和
for i=1:27
p(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));
end 可以归一到0 1 之间
0.1+(x-min)/(max-min)*(0.9-0.1)其中max和min分别表示样本最大值和最小值。
这个可以归一到0.1-0.9

6. 用Matlab编程BP神经网络进行预测

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)。

7. 用Matlab算BP神经网络的具体算法？

BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数，学习算法一般采用最小梯度下降法；下面是具体的程序例子：
例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。
训练样本定义如下：
输入矢量为    
 p =[-1 -2 3  1 
     -1  1 5 -3]
目标矢量为   t = [-1 -1 1 1]
解：本例的 MATLAB 程序如下：
 
close all 
clear 
echo on 
clc 
% NEWFF——生成一个新的前向神经网络
% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练
% SIM——对 BP 神经网络进行仿真
pause        
%  敲任意键开始
clc 
%  定义训练样本
% P 为输入矢量
P=[-1,  -2,    3,    1;       -1,    1,    5,  -3];
% T 为目标矢量
T=[-1, -1, 1, 1]; 
pause; 
clc 
%  创建一个新的前向神经网络
net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')
%  当前输入层权值和阈值
inputWeights=net.IW{1,1} 
inputbias=net.b{1} 
%  当前网络层权值和阈值
layerWeights=net.LW{2,1} 
layerbias=net.b{2} 
pause 
clc 
%  设置训练参数
net.trainParam.show = 50; 
net.trainParam.lr = 0.05; 学习速率
net.trainParam.mc = 0.9; 动量系数
net.trainParam.epochs = 1000; 
net.trainParam.goal = 1e-3; 
pause 
clc 
%  调用TRAINGDM 算法训练 BP 网络
[net,tr]=train(net,P,T); 
pause 
clc 
%  对 BP 网络进行仿真
A = sim(net,P) 
%  计算仿真误差
E = T - A 
MSE=mse(E) 
pause 
clc 
echo off

8. 求预测一组数据的bp神经网络模型的matlab代码

用matlab求预测一组数据的bp神经网络模型，可以分1、给定已经数据，作为一个原始序列；2、设定自回归阶数，一般2～3，太高不一定好；3、设定预测某一时间段4、设定预测步数5、用BP自定义函数进行预测6、根据预测值，用plot函数绘制预测数据走势图其主要实现代码如下：clc% x为原始序列（行向量）x=[208.72 205.69 231.5 242.78 235.64 218.41];%x=[101.4 101.4 101.9 102.4 101.9 102.9];%x=[140 137 112 125 213 437.43];t=1:length(x);% 自回归阶数lag=3; %预测某一时间段t1=t(end)+1:t(end)+5;%预测步数为fnfn=length(t1);     [f_out,iinput]=BP(x,lag,fn);P=vpa(f_out,5);A=[t1' P'];disp('预测值')disp(A)% 画出预测图figure(1),plot(t,iinput,'bo-'),hold onplot(t(end):t1(end),[iinput(end),f_out],'rp-'),grid ontitle('BP神经网络预测某地铁线路客流量')xlabel('月号'),ylabel('客流量（百万）');运行结果：