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⛄ 内容介绍
人工神经网络是人们对生物神经系统的模拟,是由大量的处理单元(神经元)互相连接而成的网络,人工神经网络虽然并没有完全真实地反映大脑的功能,但它能够对生物神经网络进行某种抽象,简化和模拟,在经济系统预测方面具有较大的优势.误差反向传播网络(NN网络)是人工神经网络模型的一种,它被大量运用在经济学的预测问题上,并已取得了辉煌的成果.
⛄ 部分代码
function data=JustLoad()
data=load('NNDat.mat');
Inputs=data.Inputs';
Targets=data.Targets';
Targets=Targets(:,1);
nSample=size(Inputs,1);
% Shuffle Data
S=randperm(nSample);
Inputs=Inputs(S,:);
Targets=Targets(S,:);
% Train Data
pTrain=0.75;
nTrain=round(pTrain*nSample);
TrainInputs=Inputs(1:nTrain,:);
TrainTargets=Targets(1:nTrain,:);
% Test Data
TestInputs=Inputs(nTrain+1:end,:);
TestTargets=Targets(nTrain+1:end,:);
% Export
data.TrainInputs=TrainInputs;
data.TrainTargets=TrainTargets;
data.TestInputs=TestInputs;
data.TestTargets=TestTargets;
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]李亚伟. 基于神经网络的智能预测系统研究与开发[D]. 北方工业大学.
