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Matlab BP神经网络预测实例附代码+数据
MatlabBP神经网络预测实例附代码+数据,BP神经网络是前向神经网络,但是改变权值系数是个反向调整,特提供BP神经网络输出结果参与建模,供大家对神经网络进行学习和交流。
2024-04-03 15:32:46
547KB
Matlab
BP神经网络预测
神经网络
1
基于遗传算法优化BP神经网络的数据回归预测MATLAB代码
基于遗传算法优化BP神经网络的数据回归预测MATLAB代码
2024-04-01 15:17:39
26KB
神经网络
matlab
1
BP神经网络时间序列预测MATLAB源代码(BP时序预测MATLAB)
BP神经网络时间序列预测MATLAB源代码(BP时序预测MATLAB) 1、直接替换数据即可使用,不需要理解代码 2、代码注释详细,可供学习 3、可设置延时步长 4、自动计算最佳隐含层神经元节点数量 5、作图精细,图像结果齐全 6、各误差结果指标齐全,自动计算误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R等指标,结果种类丰富齐全 7、Excel数据集导入,直接把数据替换到Excel即可 8、可自动随意设置测试集数量 9、注释了结果在工作区
2024-03-26 11:03:33
30KB
matlab
神经网络
编程语言
1
鲸鱼算法(WOA)优化BP神经网络分类预测,WOA-BP分类预测,多特征输入模型 多特征输入单输出的二分类及多分类模型 程序
鲸鱼算法(WOA)优化BP神经网络分类预测,WOA-BP分类预测,多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2024-02-29 17:16:29
75KB
神经网络
1
基于熵权法的PHC管桩承载力组合预测
为克服单项预测方法产生的误差,利用灰色模型GM(1,N)、多元线性回归、BP神经网络等3种单项预测方法建立组合预测模型,并采用熵值法确定加权系数。通过对PHC管桩承载力进行比较预测,结果显示GM(1,N)法平均绝对百分比误差(MAPE)值为5.4%,多元线性回归法的MAPE为3.0%,BP神经网络法的MAPE为2.8%,组合预测法的MAPE为2.3%。因此组合预测法精度较高,实用性更强。
2024-02-28 20:20:19
132KB
PHC管桩
组合预测
BP神经网络
1
主成分分析PCA降维,BP神经网络回归预测 PCA-BP回归预测模型 多元回归预测 - Matlab主成分分析PCA降维,B
主成分分析PCA降维,BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维,BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型 评价指标包括:MAE、RMSE和R2等,代码质量极高,方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维,BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型
2024-02-02 19:52:52
29KB
神经网络
matlab
1
基于BP神经网络的挖掘机液压系统故障诊断
BP神经网络具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点,在模式识别及分类、系统仿真、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面具有很广泛的应用。液压系统是挖掘机很重要的组成部分。由于液压系统结构复杂,容易发生故障,一旦故障将会直接影响挖掘机的使用,因此对挖掘机液压系统的可靠性和可维护性具有很高的要求。针对上述问题,提出了基于BP神经网络的液压系统故障诊断方法。
2024-01-16 21:14:18
642KB
BP神经网络
液压系统
故障诊断
1
基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码matlab代码
基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码matlab代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码matlab代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码matlab代码
2024-01-16 20:50:27
1.24MB
神经网络
matlab
1
C++实现神经BP神经网络
主要为大家详细介绍了C++实现神经BP神经网络,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2024-01-11 14:59:28
80KB
神经网络
1
不使用任何框架的bp神经网络代码
资源代码实现了bp全连接神经网络代码 不使用pytorch,tensorflow等神经网络学习框架 一、功能实现: 1.实现自动求导功能 2.实现adam学习率优化器代码,可以提升学习率,加快收敛 3.numpy实现矩阵运算 4.实现softmax交叉熵损失函数 5.实现递归运算每一层神经网络 6.实现训练过程中损失函数loss下降显示,使用matplot实现 二、作用: 1.方便刚入门的小伙伴入门学习神经网络,了解神经网络工作的几大部分 前向计算,激活函数,损失函数,求导 2.复现论文的adam优化器实现,实现一阶矩估计,二阶矩估计 三、能学到什么: 1.adam优化器实际代码实现 2.求导过程计算 3.matplot显示图表 4.numpy矩阵运算实现 5.递归实现层集计算 四、阅读须知: 1.参考本代码之前需要先了解bp神经网络的构成 2.此资源未使用框架,求导也是代码实现,主要是公式求导,后期会推出计算图求导的版本 3.不包含cnn卷积神经网络,不适用于特征提取,后续可能会增加cnn模块 4.本资源目前只实现relu激活函数,需要验证sigmod等激活函数可以自行添加
2024-01-11 14:57:10
13KB
神经网络
前馈神经网络
BP神经网络
1
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