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這個(gè)很簡(jiǎn)單,比如rbf網(wǎng)絡(luò)。查看網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣的是:跑完之后輸入n

Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱FittingTool?

1點(diǎn)擊Apps,在搜索框輸入n

給出一組數(shù)據(jù),如何用MATLAB去預(yù)測(cè)將來(lái)的數(shù)據(jù)?

比如你有100組數(shù)據(jù),后10組數(shù)據(jù)只輸入不輸出,設(shè)置前80組數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始學(xué)習(xí),有10組數(shù)據(jù)為測(cè)試樣本,主要用于檢驗(yàn)學(xué)習(xí)模型是否達(dá)到預(yù)期效果。如果測(cè)試效果還可以,可以輸入最后10組數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬。

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使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱可以非常簡(jiǎn)單地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的建立和訓(xùn)練,示例代碼如下:

%% BP算法函數(shù)out bpnet (p,t,p _ test)% p,t是樣本,所以需要提前組織全局S1網(wǎng)新ff (minmax (p),[S1,8],{# 39 tansig # 39,# 39 purelin # 39},# 39 trainlm # 39)。

%trainlm訓(xùn)練函數(shù)是最有效的% net newff (p,t,31,{# 39 tansig # 39,# 39 purelin # 39},# 39 trainlm # 39)。

% new usage false%防止訓(xùn)練窗口彈出false%防止訓(xùn)練窗口彈出nettrain(net,p,t)。

Outsim(net,p_test)

結(jié)束;上面的代碼不完整。見(jiàn)附件的完整計(jì)劃與訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。