matlab神經網路預測模型

Ⅵ matlab中用RBF神經網路做預測的代碼怎麼寫

clc;

clearall;

closeall;

%%----

c_1=[00];

c_2=[11];

c_3=[01];

c_4=[10];

n_L1=20;%numberoflabel1

n_L2=20;%numberoflabel2

A=zeros(n_L1*2,3);

A(:,3)=1;

B=zeros(n_L2*2,3);

B(:,3)=0;

%createrandompoints

fori=1:n_L1

A(i,1:2)=c_1+rand(1,2)/2;

A(i+n_L1,1:2)=c_2+rand(1,2)/2;

end

fori=1:n_L2

B(i,1:2)=c_3+rand(1,2)/2;

B(i+n_L2,1:2)=c_4+rand(1,2)/2;

end

%showpoints

scatter(A(:,1),A(:,2),[],'r');

holdon

scatter(B(:,1),B(:,2),[],'g');

X=[A;B];

data=X(:,1:2);

label=X(:,3);

%%Usingkmeanstofindcintervector

n_center_vec=10;

rng(1);

[idx,C]=kmeans(data,n_center_vec);

holdon

scatter(C(:,1),C(:,2),'b','LineWidth',2);

%%Calulatesigma

n_data=size(X,1);

%calculateK

K=zeros(n_center_vec,1);

fori=1:n_center_vec

K(i)=numel(find(idx==i));

end

%

%thencalucatesigma

sigma=zeros(n_center_vec,1);

fori=1:n_center_vec

[n,d]=knnsearch(data,C(i,:),'k',K(i));

L2=(bsxfun(@minus,data(n,:),C(i,:)).^2);

L2=sum(L2(:));

sigma(i)=sqrt(1/K(i)*L2);

end

%%Calutateweights

%kernelmatrix

k_mat=zeros(n_data,n_center_vec);

fori=1:n_center_vec

r=bsxfun(@minus,data,C(i,:)).^2;

r=sum(r,2);

k_mat(:,i)=exp((-r.^2)/(2*sigma(i)^2));

end

W=pinv(k_mat'*k_mat)*k_mat'*label;

y=k_mat*W;

%y(y>=0.5)=1;

%y(y<0.5)=0;

%%

[W1,sigma1,C1]=RBF_training(data,label,10);

y1=RBF_predict(data,W,sigma,C1);

[W2,sigma2,C2]=lazyRBF_training(data,label,2);

y2=RBF_predict(data,W2,sigma2,C2);

(6)matlab神經網路預測模型擴展閱讀

matlab的特點

1、具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化；

2、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言，使學者易於學習和掌握；

3、功能豐富的應用工具箱(如信號處理工具箱、通信工具箱等) ，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。

Ⅶ matlab怎麼利用神經網路做預測

利用matlab做神經網路預測，可按下列步驟進行：

1、提供原始數據

2、訓練數據預測數據提取及歸一化

3、BP網路訓練

4、BP網路預測

5、結果分析

Ⅷ （急）如何用MATLAB建立ANN（人工神經網路模型）

問題描述：
有兩個自變數，一個因變數，10個樣本（這里就取少一點好了）。用實際問題來表述，假設一個股票，開盤價 x1，收盤價 x2，第二天的股價 y。 那用神經網路來預測的目的是，根據10天的開盤價和收盤價，來預測未來股價。顯然，這里的y與x1和x2相關，我們要訓練一個網路（net）來讓他盡可能的預測一個y

MATLAB程序

clc
clear
load data input output
%input就是包含了x1和x2 10天數據的矩陣，說白了就是20個數的矩陣。output是y的一個向量，%10個數
%需要自己找一些數據賦值給input和ouput

P=input;
T=output;
%這里P和T必須是 x1 x2和y的行向量組合。對於P，x1是行向量，x2是行向量。P=[x1;x2]; T=y. y是行向量

Epochs=5000;
NodeNum=12; TypeNum=1;
TF1='logsig'; TF2='purelin';
%設置一些初始參數，Epochs是迭代上限次數，NodeNum是第一個隱藏層的神經元個數，%TypeNum是幾層。TF1和TF2分別定義了幾個傳遞函數。

net=newff(minmax(P),[NodeNum TypeNum],{TF1 TF2},'trainlm');
%建立一個神經網路，訓練輸入和輸出數據都有了，設置隱藏層的個數。

net.trainParam.epochs=Epochs;
net.trainParam.goal=1e-4;
net.trainParam.min_grad=1e-4;
net.trainParam.show=200;
net.trainParam.time=inf;
%設置一些訓練時的參數，第一個是每次訓練的最大迭代次數；

net=train(net,P,T);
%開始網路訓練

P_test=P;
B_test=T;
%就用原始的數據進行測試

X=sim(net,P_test);
%測試

Erro=abs(B_test-X);
sigma=std(Erro);
%計算出預測值和實際值的誤差，求出方差。將來方差可以用來隨機調整

Ⅸ 求一個bp神經網路預測模型的MATLAB程序

BP神經網路預測的步驟:

1、輸入和輸出數據。

2、創建網路。fitnet（）

3、劃分訓練，測試和驗證數據的比例。net.divideParam.trainRatio；net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio

4、訓練網路。train（）

5、根據圖表判斷擬合好壞。ploterrcorr（）；parcorr（）；plotresponse（）

6、預測往後數據。net（）

7、畫出預測圖。plot（）

執行下列命令

BP_prediction

得到結果：

[ 2016, 14749.003045557066798210144042969]

[ 2017, 15092.847215188667178153991699219]

[ 2018, 15382.150005970150232315063476562]

[ 2019, 15398.85769711434841156005859375]

[ 2020, 15491.935150090605020523071289062]