唐宇迪课程学习笔记回归问题预测Tensordlow2版本中将大量使用keras的简介建模方法import numpy as np
import pandas as pd
import marplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import tensorflow.keras
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2024-01-08 13:20:14
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一、BP神经网络简单介绍BP神经网络是一种人工神经网络，其主旨是一种进行分布式并行信息处理的数学模型。 其内部包含一个或多个隐含层。1、基本概念感知器代表BP神经网络中的单个节点。 其包含：输入项、权重、偏置、激活函数、输出。 下图可以看出其详细信息：其中Xi代表输入、Wi代表权重、b代表偏置、f代表激活函数。 引入偏置b的原因在于让其模型适用于更多情况。 图中的工作流程为：从输入端开始，沿着箭头
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2023-09-18 15:50:34
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一、Introduction假如现在我们需要预测明天的天气，我们该怎么做呢？首先我们需要采集前几天的气温、降水、云量等情况，随后对这些数据进行处理。因为是分类预测问题，最简单的数据处理方式是将所有的数据放到一个一维的向量中并投入FNN中。听起来还不错，但是有一个问题是怎么多天的各种天气数据合起来参数太多了，俺们普通人的家伙压根儿跑不起来！ 那么如何简化呢？再次审视该问题，明天
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2023-10-16 22:34:58
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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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简介：人工神经网络是近年来发展起来的模拟人脑生物过程的人工智能技术。 它由大量的、同时也是很简单的神经元广泛互连形成复杂的非线性系统。具有自学习、自组织、自适应和很强的非线性映射能力，特别适合于因果关系复杂的非确定性推理、判断、识别和分类等问题。 在人工神经网络的实际应用中，常采用BP神经网络或它的变化形式。BP神经网络是一种多层神经网络，因采用BP算法而得名。通常采用软件来实现，主要应用于模式识
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2023-08-18 22:53:40
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BP神经网络模型简介BP网络（Back-Propagation Network）是1986年被提出的，是一种按误差逆向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，用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。 BP网络又称为反向传播神经网络，它是一种有监督的学习算法，具有很强的自适应、自学习、非线性映射能力，能较好地解决数据少、信息贫、不确定性问题，且不受非线性模型的限
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2023-06-14 17:00:37
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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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此代码将传统神经网络用粒子群算法改进，通过粒子群算法的值作为神经网络权重初值，精度更高，改良BP神经网络反向传播的梯度下降法，让误差更好的逼近全局最优值；本代码多或单输入，对应多或单输出均可；%% 清空环境
clc
clear
%PSO-BP神经网络预测，
%"多或单输入与多或单输出均可"
%读取数据
%先将测试集与训练集、输入与输出区分好,
%"数据自己拆分好训练集与测试集，xlsx对应命名如
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2023-09-18 16:03:53
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BP神经网络模型 神经网络模型是仿照人类大脑神经系统构建的模型，目前常用的神经网络模型为BP神经网络模型。BP神经网络模型是多层前馈神经网络，该模型算法中主要的部分是信号的前向传播和误差的反向传播。神经网络基本结构如下图所示： 图3.1中，从左至右分别为输入层i，隐藏层k（隐藏层一般有多层），输出层j。 误差的反向传播是BP神经网络模型算法的核心，随着迭代次数的增加，误差不断减小，当达到人工设定的
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2023-06-05 19:55:52
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目录一、理论基础二、核心程序三、仿真结论一、理论基础 在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。单层感知网络（M-P模型）做为最初的神经网络，具有模型清晰、结构简单、
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2023-08-21 10:47:43
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如何建立bp神经网络预测 模型。建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[2015, 5128
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2023-12-11 20:59:42
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bp的算法的推导：神经网络代码如下：import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = datasets.load_iris()
train_data, test_data, train_label, test_label = tra
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2023-07-04 11:45:27
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如何建立bp神经网络预测 模型。建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[2015, 5128
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2023-07-29 11:48:42
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本次实验中使用到的数据选择的城市是广西来宾，将会用到2011年至2021年的数据，学习的框架是tensorflow2.3.0。1.数据爬取首先我们得把数据抓取下来，这里将用到python爬虫中最常见的requests库和BeautifulSoup库，下面是数据爬取的craw.pyimport requests
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy a
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2023-09-25 21:59:36
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前言梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。BP神经网络原理经典的BP神经网络通常由三层组成: 输入层，隐含层与输出层.通常输入层神经元的个数与特征数相关，输出层的个数与类
原创
2021-03-25 11:27:26
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上几次我们谈及到互联网金融模式下的产品设计，今天我们来谈一谈互联网金融下关于中小企业的融资。说到这个话题还要追溯到团队2019年有关创新创业的一个课题——《互联网金融对提高中小企业融资效率的研究》。 在项目实践的一年时间内，团队成员分别赴石家庄市藁城区、邢台市桥西区、保定市莲池区、沧州市运河区、唐山市丰润区进行了深入
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2023-12-02 09:32:42
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Matlab搭建bp神经网络实现数据预测BP神经网络介绍matlab程序实现运行结果总结 BP神经网络介绍BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络，由于BP神经网络已经面世很久了，具体原理在这里就不做赘述了，网上也有很多资源讲解相关原理的。
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2023-06-14 17:12:59
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前言：本篇博文主要介绍BP神经网络的相关知识，采用理论+代码实践的方式，进行BP神经网络的学习。本文首先介绍BP神经网络的模型，然后介绍BP学习算法，推导相关的数学公式，最后通过Python代码实现BP算法，从而给读者一个更加直观的认识。1.BP网络模型为了将理论知识描述更加清晰，这里还是引用《人工神经网络理论、设计及应用_第二版》相关的介绍。特别提醒一点：理解BP神经网络，最好提前阅读“感知器”
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2023-08-01 15:30:32
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股票预测之BP神经网络 股票预测的算法有很多，可以用数学的卡尔曼滤波，粒子滤波、马尔科夫、神经
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2023-07-05 19:54:39
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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，数据基本上也就达到了自己的要
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2023-08-31 20:03:51
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