1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1We4y1Z7jG/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现BP神经网络的时间序列预测（完整源码和数据) 3. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc

Matlab下基于BP网络的数字语音识别代码

matlab程序基于bp神经网络车牌识别设计 程序可以运行 需要搭配matlabr2019a 需要的软件参数自行根据软件提示下载 包含程序和报告

为了利用测井信息识别潘庄地区的沉积特征,通过对潘庄区块钻井取芯和测井等资料的分析,建立了潘庄区块的山西组沉积微相模式。在此基础上,提取出已知沉积微相的自然伽马测井曲线的特征参数,运用MATLAB中的BP神经网络模型,把所提取的特征参数作为训练样本,运用所得网络模型对其他井的沉积微相进行解释。

基于改进的BP译码算法-LLR BP译码算法，在AwGN信道下，在量化范围、量化比特数、量化方式选择这三方面分别对输入信号和中间变量进行了性能仿真与对比，最后经过分析比较，提出了一种新型和有效的量化方案．笔者采用的奇偶校验码为基于802．16e标准的准循环低密度奇偶校验码(QC-LDPC)．在假设输入信号为等概输入，且设置译码算法中最大迭代次数为10的前提下，通过MATLAB仿真，可发现准循环低密度奇偶校验码不但具有良好的性能，而且更有利于硬件的实现．与此同时，与未量化的LLR BP译码算法相比，文中提出

为了改善针对一般非线性离散时间系统的控制性能，引入“拟伪偏导数”概念，给出了一般非线性离散时间系统沿迭代轴的非参数动态线性化形式，并综合BP神经网络以及模糊控制各自的优点，提出了基于BP算法无模型自适应迭代学习控制方案。仿真结果表明，该控制器对模型有较强的鲁棒性和跟踪性。

基于BP神经网络的Al2O3-TiC复合陶瓷刀具力学性能预测，谷美林，高洁，针对复合陶瓷刀具材料的力学性能受很多因素影响的情况，利用人工神经网络的BP算法，结合MATLAB神经网络工具箱，建立了Al2O3-TiC复合陶�

net=init(net); net=newff([-1,1],[10,6,1],{'tansig','logsig','purelin'},'traingdm');

基于对结构安全性的高要求，以各种不同监测技术为基础的结构健康监测系统得到广泛研究与应用，而结构损伤识别系统是结构健康监测系统的核心组成部分之一。本文以某悬臂梁为工程背景，研究结合信息融合的基于BP神经网络的结构损伤识别技术，通过MATLAB软件构建BP神经网络，训练完成的神经网络损伤识别准确率高于90%。本文对基于神经网络的结构损伤识别技术的可靠性进行讨论，总结了结合信息融合与神经网络的损伤识别技术的优缺点。网络识别结果证明了该技术的可行性，为工程结构损伤识别应用的进一步研究提供了参考。

建筑节能是当今城市建设和社会发展的前沿和研究热点,对建筑的能耗现状进行综合分析与评估是进行节能改造或节能设计的前提和基础,而建立反映能耗变化的预测模型是从宏观尺度上分析认识建筑能耗变化与发展特性、为公共建筑节能工作提供决策依据的有效途径和重要手段。研究针对常规BP网络算法收敛速度慢、易陷入局部最小点的缺点,采用了具有较快收敛速度及稳定性的LM算法进行预测,构造了基于BP神经网络的建筑物用电量预测模型。以某市公共建筑原始用电能耗统计数据作为样本,并采用MATLAB对预测模型进行了仿真预测。结果显示:误差在允