BP神经网络算法 实现历史数据的样本训练 并对未来数据做出合理预测的案例

典型的BP神经网络学习算法，以及内部讲解，包括神经元个数，层数详细说明具体该怎么设定，简单的事例，快速明白交叉熵函数在反向传播过程的作用

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【手写数字识别】基于BP神经网络手写数字识别matlab源码含GUI一、简介.zip

BP神经网络实现手写数字输入识别python 代码可以在下面链接中下载： https://gitee.com/cloud_maple/python_machine_learning.git 训练集和测试集都可以在下面链接中下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1KQuhyM843fEIyeG-87T1QQ 提取码：ln6s 首先，我们需要引入下面两个库 import numpy import scipy.special 然后创建一个神经网络类，类里有三个函数：初始化函数、训练函数和查询函数。 初始化函数 1、引入输入层、隐藏层、输出层的节点个数、学习率这些参数 2、用

基于GABP神经网络的摄像机标定算法，matlab编程实现

通过复杂例子，采用误差反向传播的BP算法，实现Kp、Ki、Kd参数自整定

为提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力，防止其陷入局部最优值，在前人工作基础上对传统粒子群算法进行了改进，具体包括：设定最大限制速度、改变惯性权重因子和改进适应度函数，并把改进粒子群算法应用于BP神经网络权值和阈值的优化。之后利用改进粒子群算法优化的BP神经网络实现对储层参数的动态预测，具体步骤为：确定神经网络的输入、输出神经元，定量化时间参数[T]，利用训练样本构建神经网络模型并进行检验。最后通过平均训练误差对仿真过程进行分析，结果表明改进PSO-BP算法的收敛性与泛化能力均优于BP算法和PSO-BP算法。

基于BP神经网络，测试集辛烷值含量预测结果对比

基于主成分分析（PCA）和反向传播神经网络，建立库存预测模型，以云南白药（000538）为例，从库存技术分析中选择29个指标，降维后输入神经网络。通过对不同参数数据实验中均方误差（MSE）和均方绝对误差（MAE）的比较和分析，进一步确定网络的隐层节点数量，学习速率，激活功能和训练功能。 最后，获得了具有稳定性和准确性的模型。