数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

1年前作者：通信马铃薯分类：Toy博客阅读(15)违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

将数据集保存在矩阵data中

在APP页面找到Neural Net Fitting

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

3.输入与目标均为 data，Samples are 选择 Matrix rows

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

4.训练集和验证集的百分比可以自定义，一般默认

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

三种算法，各有优劣，一般默认第一个，点击Train进行训练

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

4.点击Performance

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

5.以此图为例，13.1572代表误差，误差越低越好，可以通过retrain和改变算法来降低误差

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

6.点击regression

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

7.三张图分别代表训练集验证集和综合数据的拟合程度，越接近1 效果越好

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

8.点击next三次

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

9.点击save results将训练网络保存到matlab工作区

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

10.若在工作区看到以下三个变量代表保存成功

数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测

1预测示例代码如下

% 写一个循环，预测接下来的十个样本的辛烷值

% 注意要将指标变为列向量，然后再用sim函数预测

predict_y = zeros(10,1); % 初始化predict_y

for i = 1: 10

result = sim(net, new_X(i,:)');

predict_y(i) = result;

end

disp('预测值为：')

disp(predict_y)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-458394.html

到了这里，关于数学建模-MATLAB神经网络工具箱实现数据拟合预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

数学建模——人工神经网络模型
1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts提出神经元生物数学模型（M-P模型），后来人工神经网络(Artifical Neural Network,ANN)是在生物神经网络(Biological Neural Network,BNN)基础上发展起来的，是对人脑的某种抽象、简化和模拟，是模拟人的智能的一种途径。神经元是神经网络的基本
2024年02月08日
浏览(10)
bp神经网络数学建模论文,关于bp神经网络的论文
最初是86年，Rumelhart和McCelland领导的科学家小组在《平行分布式处理》一书中，对具有非线性连续变换函数的多层感知器的误差反向传播BP算法进行了详尽的分析，实现了Minsky关于多层网络的设想。一般引用的话，无需引用第一篇，只需引用介绍BP网络的文献即可。最开始的文
2024年02月13日
浏览(9)
数学建模：BP神经网络模型及其优化
🔆 文章首发于我的个人博客：欢迎大佬们来逛逛设 x 1 , x 2 , . . . , x i x_1,x_2,...,x_i x 1 , x 2 , ... , x i 为输入变量， y y y 为输出变量， u j u_j u j 为隐藏层神经元的输出， f 为激活函数的映射关系。设 v i j v_{ij} v ij 为第 i i i 个输入变量与第 j j j 个隐藏层神经
2024年02月11日
浏览(34)
数学建模：BP神经网络（含python实现）
BP 神经网络，也称为多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP），是一种常见的神经网络模型，用于解决各种机器学习问题，包括分类和回归。BP 代表“反向传播”（Backpropagation），这是该模型训练的关键算法。 BP 神经网络由多个神经元组成，通常分为输入层、隐藏层和输
2024年02月20日
浏览(9)
2023年神经网络与数学建模：原理、实现与案例
在本博客中，我们将探讨神经网络这一模拟人脑神经元结构的计算模型，以及如何将其应用于数学建模。我们将详细解释神经网络的原理、使用 MATLAB 实现神经网络，并提供一个数学建模案例。博客内容如下：目录 1. 神经网络简介 2. 神经网络的数学原理 2.1 前向
2024年02月07日
浏览(12)
2023年9月数学建模博客：深度学习与多层神经网络
目录 1. 深度学习简介 2. 多层神经网络基本原理 2.1 激活函数
2024年02月07日
浏览(11)
数学建模-基于LightGBM和BP神经网络的互联网招聘需求分析与预测
整体求解过程概述(摘要) 就业是民生之本，是发展之基，也是安国之策。2020 年新冠肺炎疫情的爆发，稳就业成为应对疫情、稳定社会的重要保障之一。随着数据新动能的发展，互联网招聘为招聘者和应聘者提供不限于时空的全局视角，因此本文从该角度出发对招聘者和
2024年03月23日
浏览(13)
BP神经网络预测实例（matlab代码，神经网络工具箱）
参考学习b站资源：数学建模学习交流 bp神经网络预测matlab代码实现过程神经网络简介可在github下载（含原始样品数据）： https://github.com/chenshunpeng/BP-neural-network 最早的神经网络模型，单层感知器perceptron，结构如下：这是一个两层的神经网络，第一层为输入层，第二层为输
2024年02月12日
浏览(9)
【MATLAB第57期】基于MATLAB的双隐含层BP神经网络回归预测模型（无工具箱版本及工具箱版本对比）
数据为案例数据。103行样本，7输入1输出数据。训练集数据的R2为：0.9022 测试集数据的R2为：0.87266 训练集数据的MAE为：1.8189 测试集数据的MAE为：2.1658 训练集数据的MBE为：-0.00088469 测试集数据的MBE为：0.3059 数据与无工具版本相同，数据顺序也相同。训练集数据的R2为：1 测试
2024年02月16日
浏览(25)
数学建模-规划工具箱yalmip
官网下载实例
2024年02月12日
浏览(6)