拟合和预测网上看了这么多关于神经网络的文件，又是什么BT神经的，又是什么模糊神经的，对我而言统统毫无意义。 本人身为土木工科生，思想就是，能用到的就是好的，能解决问题的钢筋就是可以盖大楼的东西。 Matlab里面已经提供了神经网络的函数工具箱。 对我这个专业或者数学建模比赛而言，它目前能起到的就是一个函数较优秀的拟合的作用，而且我并不需要在意拟合出来的是几次方程。 或者，也可以起到一点评估过去或者
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2023-08-06 23:02:32
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这里写目录标题学习目标：学习内容：1. 使用现有的预训练模型线下训练，线上加载运行线下训练线上加载迁移学习2.Keras Sequential模式建立模型(不推荐，灵活性太差）3.Functional API 函数api建立模型（最常用，可构建复杂网络）4.tf构建模型Class总结： 学习目标：tensorflow2模型构建4种方法，掌握其优缺点。 顺便：compile是TensorFlow2
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2023-08-07 19:46:34
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最近，想研究关于BP神经网络在数据预测上的一些模型，发现基本找不到可以直接用来做实验的代码，写这篇博客总结总结。当然，除了单纯的BP神经网络的预测外，还有很多改进的网络，比如PSO-BP，后续有机会的话，也会共享到此博客。1.BP网络模型 BP网络（Back-ProPagation Network）又称反向传播神经网络， 通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期
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2023-07-29 11:40:01
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目录1.项目源码2.神经网络介绍3.辛烷值的预测3.1.原始样品数据3.2.matlab代码实现3.3.工具箱实现3.3.1.莱文贝格－马夸特方法3.3.2.贝叶斯正则化方法4.辛烷值的预测（进阶版，预测辛烷值区间）4.1.matlab代码实现4.2.工具箱实现 参考学习b站资源：数学建模学习交流1.项目源码可在github下载（含原始样品数据）：https://github.com/chens
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2023-09-15 15:37:13
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### BP神经网络预测模型MATLAB实现
#### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(数据预处理) --> B(构建神经网络模型)
B --> C(初始化神经网络参数)
C --> D(前向传播计算输出)
D --> E(计算损失函数)
E --> F(反向传播更新参数)
F --> G(重复执行D、E、F步骤)
原创
2023-08-22 05:45:11
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文章编号:1001—9944(2001)01—0034—03基于M AT LAB 的BP 神经网络建模及系统仿真Ξ侯北平,卢 佩(天津轻工业学院自动化系,天津 300222)摘 要:将M A TLAB 中的神经网络工具箱和Si m ulink 有机结合起来,并充分利用它们各自的优势,实现了神经网络控制系统(NN CS )的计算机仿真。具体仿真实例表明,M A TLAB 是进行人工神经网络计算机仿真
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2023-08-31 20:13:16
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LSTM的学习
学习目标：1·理解什么是人工神经网络。
2·深入理解LSTM（长短期记忆网络）
3·Code浅析人工神经网络：在谈人工神经网络模型之前我们先来了解一下生理上的神经网络。 下面是一张对比图： Neural Science Computer Science 人工神经网络实际上是模仿人类的神经元网络的搭建，就像最初图灵模型也是基于人类运算行为而提出的一个模型。 在
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2023-09-02 13:25:50
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这篇介绍的是我在做房价预测模型时的python代码，房价预测在机器学习入门中已经是个经典的题目了，但我发现目前网上还没有能够很好地做一个demo出来，使得入门者不能很快的找到“入口”在哪，所以在此介绍我是如何做的预测房价模型的题目，仅供参考。1.题目： 从给定的房屋基本信息以及房屋销售信息等，建立一个回归
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2023-08-23 11:22:42
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1 简介数据预测是指在分析现有数据的基础上估计或推测未来的数据的过程.神经网络具有良好的训练性和自学习能力,能够对大量复杂数据进行分析,特别是RBF网络模型,非常适合解决预测问题.随着云计算技术的迅速发展,数据获取,数据存储,数据分析的能力的发展和普及,使得在传统模式下很难进行的大数据量数据预测成为可能.2 部分代码clc
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ST_RBF = load('S
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2022-09-10 16:33:00
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# MATLAB神经网络预测的实现流程
## 1. 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用MATLAB来实现神经网络预测。神经网络是一种强大的机器学习算法，可以用于解决各种预测问题，如回归和分类。我们将使用MATLAB中的神经网络工具箱来构建和训练神经网络模型，并使用这些模型对未知数据进行预测。
## 2. 流程概述
下面是实现MATLAB神经网络预测的主要步骤的流程图：
```merma
原创
2023-12-27 06:33:23
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Elman神经网络的matlab实现，其中Z为原始数据。本文选用的Elman神经网络是一种典型的局部回归网络，属于反馈神经网络，与前向神经网络非常相似，具有更强的计算能力，其突出优点是具有很强的优化计算和联想记忆功能。 基本的Elman神经网络由输入层、隐含层、连接层和输出层组成。Elman神经网络在结构上与BP网络相比，多了一个连接层，用于构成局部反馈。连接层的传输函数为线性函数，但多了一个延迟
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2023-09-21 03:05:42
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%%学习目标：线性神经网络%%收敛速度和精度比之前讲的感知器神经网络要高%%主要应用在函数逼近，信号预测，模式识别，系统辨识方面clear all;
close all;
P=[1.1 2.2 3.1 4.1];
T=[2.2 4.02 5.8 8.1];
lr=maxlinlr(P); %获取最大学习速度
net=newlin(minmax(P),1,0,lr)
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2021-04-21 19:19:00
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求一段神经网络MATLAB代码 50function [presim ss net] = simnonlin( y,d,n )% y-- 时间序列数据，列向量% d-- 时间延迟参数，正整数% n--用于训练的点的个数，正整数trainset = gettrain(y,d);inputs = trainset(:,1:end-1)';targets = trainset(:,end)';net =
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2023-09-07 10:47:10
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本文主要用于积累自己学习过程中搭建神经网络的常见代码，如有不准确之处，欢迎各路大神指出！谢谢！训练网络optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
criterion = nn.NLLLoss()optim.SGD （）用于优化神经网络，使得
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2023-08-10 23:43:41
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基本思想：根据前几次的数据模拟下一次的数据。需要数据具有“周期性”且周期可知。matlab代码：x=[54167
55196
56300
57482
58796
60266
61465
62828
64653
65994
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66207
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67295
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1 分解代码1.1 循环准备1.2 神经网络构建1.3 数据处理1.4 模型训练参数配置1.5 神经网络实现1.6 精度衡量1.7 保存模型2 完整代码 在之前的一篇博客（）中，我们对基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量影响程度（重要性）排序代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB，对另一种常用的机器学习方法——神经网络方法加以代码实战。 首先需要注明的是，在MATL
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2023-09-28 21:15:10
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1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。 序号跳高成绩()30行进跑(s)立定三级跳远()助跑摸高()助跑4—6步跳高()负重深蹲杠铃()杠铃半蹲系数100(s)抓举() 12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21203.410.970
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2023-12-05 16:18:11
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一、神经网络1、人工神经元神经网络由很多的节点构成，这些节点又叫做人工神经元（或神经元）他的结构如图所示：x1~xn是输入信号wij代表从神经元j到神经元i的连接权值
θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )神经元i的输出与输入的关系表示为：yi=f(neti)yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数或转移函数，net称为净函数。若用X代表输入向量，用W代表权重向量
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2023-06-07 16:31:49
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LeNet的简要介绍卷积神经网络（LeNet）是1998年提出的，其实质是含有卷积层的一种网络模型。该网络的构成：该网络主要分为卷积层块和全连接层块两个部分。卷积层块的基本单位是“卷积层+最大池化层”，其中卷积层主要用来识别图像的空间模式，后接的最大池化层主要用于降低卷积层对于位置的敏感性。全连接层用于完成最后的分类。本文以教材中最常见的LeNet-5为例进行代码实现及模型预测，该网络模型图如下图
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2023-09-12 11:32:51
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⛄ 内容介绍强风引起的输电线振动是影响电能传输安全的主要气 象灾害之一 。高压输电塔线兼具高耸结构和大跨结构的 特点使得其对于风载荷非常敏感，并且由于输电塔线通常分 布在野外，所以对输电塔线周围的风速情况进行长时间的实 时监测存在较大困难。为输电塔线体系建立风速预测模型可以给输电塔线的结构设计提供参考依据，并且也可以给电力维护人员留出充足的时间来确
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2023-11-19 21:33:32
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