利用BP神经网络进行函数拟合摘要关键词问题描述算法设计结果分析与讨论结论Python源代码 摘要数据拟合是在假设模型结构已知的条件下最优确定模型中未知参数使预测值与数据吻合度最高，本文选取线性项加激活函数组成一个非线性模型，利用神经网络算法最优确定模型中的未知参数，利用随机搜索的方式确定函数模型，从而达到很好的拟合效果关键词BP神经网络 随机搜索 随机重启 参数优化 数据拟合 RELU问题描述数
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2023-09-28 20:58:23
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BP神经网络的非线性曲线拟合和预测（未完）曲线拟合常用到polyfit(多项式拟合函数)、lsqcurvefit(非线性拟合函数)、BP神经网络 其中lsqcurvefit需要特定的函数表达式而BP神经网络不要 曲线拟合有个好用的软件 1stopt1.简单实例根据已知工资数值来预测工资走向P=[566 632 745 755 769 789 985 1110 1313 1428 1782 1
3.1 过拟合、欠拟合及解决方案训练误差（training error）：模型在训练数据集上表现出的误差；泛化误差（generalization error）：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望；（泛化样本是指除训练样本之外的all）验证集：用于调参过拟合、欠拟合如下图所示：L2范数正则化（regularization）：在模型原损失函数加上L2范数惩罚项（权重参数W中每个元素平方和与
简介大家好，我最近刚发完论文可以稍稍放松一段时间，之前就发现越来越多的人在学习神经网络的知识，而且有些同学对其也是十分推崇。其实也不奇怪，哈哈，结合当今地时代背景，不管是在什么领域，大家都希望我们身边地东西变得越来越智能，比如手机，电脑等，甚至像像华为公司开发地鸿蒙系统，把日常地电器和手机连接在一起，从而向用户提供更智能地服务。 （给文章加点图，要不然都是文字太难看了，侵权删） 但是如何才能让我们
深度学习中模型训练效果不好的原因1. 是否选择合适的损失函数2. 是否选择了合适的Mini-batch size3. 是否选择了合适的激活函数4. 是否选择了合适的学习率5. 优化算法是否使用了动量（Momentum）6. 其他原因 当我们用自定义的模型去训练某个数据集时， 经常会出现效果不佳的情况：精度太低、损失降不下去、泛性太差等情况。可能的原因有：数据集样本太少，多样性不够；网络模型是否添
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2023-07-05 20:41:25
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现象毕设：基于BP神经网络的网络病毒预测模型 发现对历年数据进行拟合，拟合效果非常好，甚至已经和原始数据基本没有差别。如图（拟合误差不超过0.3%） 但是预测误差却大的吓人。 如图（最大甚至超过300%，不过刚开始误差基本控制在30%以内） 由于刚刚开始使用神经网络，对神经网络还存在一些误解甚至一些神化。我在今天以前一直认为“随着拟合精度的提高，预测的精度也会随着一起提高”而事实却给我了一
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2023-08-01 16:39:26
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1、什么是过拟合 为了使训练数据与训练标签一致，而对模型过度训练，从而使得模型出现过拟合（over-fitting）现象。具体表现为，训练后的模型在训练集中正确率很高，但是在测试集中的变现与训练集相差悬殊，也可以叫做模型的泛化能力差。下图展示了分类模型中过拟合的现象。 (a) (b) (c) 图1：分别对应欠拟合，恰好合适，过拟合（来源：百度百科）
红色×为已知的训练数据
BP（back propagation）即反向传播，是一种按照误差反向传播来训练神经网络的一种方法，BP神经网络应用极为广泛。BP 神经网络主要可以解决以下两种问题： 1.分类问题：用给定的输入向量和标签训练网络，实现网络对输入向量的合理分类。 2.函数逼近问题：用给定的输入向量和输出向量训练网络，实现对函数的逼近。本文主要介绍 BP 算法实现函数逼近问题。一.函数基本逻辑介绍a.基本输入输出：
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2023-08-30 19:02:23
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风功率预测的方式主要有两种，一种为BP神经网络预测，另一种为ARMA时间序列预测。 以下为用MATLAB实现BP神经网络预测风速的代码。 学习使用MATLAB神经网络工具箱看过的书籍。输入的数据是风速数据。%% 本脚为实现BP神经网络对时间序列数据的预测--应用于风速预测
%输入为一系列风速数据即可预测下一时间节点的风速值
%% 导入数据
clc,clear,close all
load('win
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2023-08-31 20:03:28
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[实验目的] 本实验要求掌握前向型神经网络的基本工作原理及利用反向传播确定权系数的方法，并能设计相应的BP神经网络，实现对非线性函数的逼近与拟合，并分析影响函数拟合效果的相关因素。[实验要求]在规定期限独立完成实验内容编程语言用C语言或MATLAB实现[实验内容] &nb
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2023-08-17 22:28:54
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基于MATLAB的BP神经网络实现非线性函数拟合设计一、实验要求：重点是掌握BP神经网络的学习算法原理，掌握matlab工具箱设计BP神经网络拟合非线性模型的方法（m文件）；掌握在图形用户界面下设计BP神经网络拟合非线性模型的方法。设计前馈型网络，在区间[-4,4]上逼近函数。参考参数设置：1.1 输入变量和目标输出：indata=-4:0.1:4;
targetdata=0.35*(1-inda
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2023-07-06 20:26:58
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摘要：BP神经网络拟合目标函数，并添加高斯随机噪声，通过使用feedforwardnet函数构建BP神经网络进行函数拟合。通过调试设定的参数及所使用的训练函数，得出结论：BP神经网络可以较好地解决黑盒问题。且随着设定参数的提升及采用的训练函数的改变，会对BP神经网络的拟合效果造成较大的影响，因此要想得到较好的拟合效果，需要设定合适的训练参数及采用对应情况下的训练函数。1.1
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2023-07-06 20:27:28
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用神经网络时间序列做预测，预测结果整体还好基本误差都非常小，但是偶尔的几个预测值的误差大的也离谱0.00002和0.30相差1.5W倍，这肯定是不行的，太不稳定。看看是不是忘记对数据进行归一化？没归一化的话，会导致数量级大的输入的权值占主导地位，弱化其他输入向量维的作用。如果不是归一化的原因，看看是不是网络结构有问题，例如改变隐层节点数、改变输入向量结构，或者干脆换种神经网络。bp神经网络遇到新的
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2023-07-05 20:41:09
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自己编写BP神经网络训练鸢尾花数据，训练误差震荡明显且不能收敛原因分析之前由于老师课程自己手工编写了BP神经网络，但是编写发现，我所写的代码在Mnist数据集上可以很好训练收敛（很早就写过BP），而在鸢尾花数据集就一直震荡，且不能收敛，很久都没有想通。后面在作另一个作业后终于发现了原因。个人猜想如下：本人的代码每次训练采用的一个样本，而鸢尾花数据集的特征维度只有4个，，每次训练一个样本，就很容易导
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2023-07-05 20:04:59
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MATLAB BP神经网络的设计与优化前言一、数据集划分二、网络拓扑结构确定2.1 输入层与输出层2.2 隐藏层个数与单元数2.3 传递函数、学习函数与性能函数三.初始权值、阈值的确定3.1 随机给定[-1 1]3.2 优化算法优化初始权值、阈值四、训练参数设定五、训练及训练效果评价六、训练结果七、传统BP训练与自适应学习率+动量学习训练对比总结 前言BP(Back Propagation)神经
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2023-10-30 23:02:11
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1.神经网络工具箱概述Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果，神经网络工具箱模型包括感知器、线性网络、BP网络、径向基函数网络、竞争型神经网络、自组织网络和学习向量量化网络、反馈网络。本文只介绍BP神经网络工具箱。2.BP神经网络工具箱介绍BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值，使得网络输出的均方误差和最小。下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称：（1）ne
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2023-07-06 22:25:20
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作者：解琛 二、使用 BP 神经网络拟合多输入多输出曲线 二、使用 BP 神经网络拟合多输入多输出曲线列表中的数据是某地区20年公路运量数据，其中属性 人口数量、机动车数量 和 公路面积 作为输入，属性 公路客运量 和 公路货运量 作为输出。请用神经网络拟合此多输入多输出曲线。年份人口数量/万人机动车数量/万辆公路面积/万平米公路客运量/万人公路货运量/万吨199020.550.60.09512
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2023-08-31 20:26:40
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1. 偏差与方差：（1）欠拟合：假设这就是数据集，如果给这个数据集拟合一条直线，可能得到一个逻辑回归拟合，但它并不能很好地拟合该数据，这是高偏差（high bias）的情况，我们称为“欠拟合” （underfitting）。（2）过拟合：相反的如果我们拟合一个非常复杂的分类器，比如深度神经网络或含有隐藏单元的神经网络，可能就非常适用于这个数据集，但是这看起来也不是一种很好的拟合方式，分类器方差较高
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2023-10-30 22:59:23
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简单来说，欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况；过拟合是指模型在训练集上表现很好，到了验证和测试阶段就大不如意了，即模型的泛化能力很差。欠拟合和过拟合一直是机器学习训练中的难题，在进行模型训练的时候往往要对这二者进行权衡，使得模型不仅在训练集上表现良好，在验证集以及测试集上也要有出色的预测能力。下面对解决欠拟合和过拟合的一般方法作一总结，说明大致的处理方向，具体应用还得结合实际
1 BP神经网络结构 神经网络旨在通过模仿动物的神经系统利用神经元作为连接结点的新型智能算法，神经网络本身包含三层结构，输入层，隐含层，输出层，每一层都有自己的特殊功能，输入层进行因子的输入与处理。
由于在实际情况中，所有输入的数据并不是线性的，有的时间还是多维的，让该数据通过隐含层进行训练，使得数据可视化，以期达到自己所需要的数据，是神经网络的核心所在在经过隐含层后的训练后，数据基本上
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2023-07-05 20:41:49
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