内容概要：本程序利用BP神经网络进行了二维输入，单输出的机器学习，代码中含有详细注释
压缩包内含数据集，下载后在MATLAB中打开文件夹，运行BP.m文件即可出结果
结果包含预测值与实际值对比图，以及如下误差参数：
例如：
平均绝对误差MAE为:0.1269
均方误差为MSE:48719.5104
均方根误差RMSE为:220.725
决定系数 R^2为:0.96154
2022-04-13 22:05:27
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基于BP网络的混沌时间序列预测的研究中北大学硕士论文-基于BP网络的混沌时间序列预测的研究.rar
基于BP网络的混沌时间序列预测的研究
【英文题名】 Research on the Prediction of Chaotic Time Series Based on BP Network
【作者中文名】 李众;
【导师】 王建中;
【学位授予单位】 中北大学;
【学科专业名称】 应用数学
【学位年度】 2008
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 中北大学
【网络出版投稿时间】 2008-10-14
【关键词】 BP神经网络; 混沌; 时间序列; 预测;
【英文关键词】 BP network; Chaos; Time Series; Prediction;
【中文摘要】 混沌时间序列的普遍存在性使得对于它的预测有着极为深刻的意义和丰富的内涵。本文研究了混沌时间序列的相关理论和方法,将BP神经网络应用于混沌时间序列预测中,并采用Matlab编程验证了其有效性和普适性。论文主要完成4个方面的工作: 1)介绍了混沌时间序列,论述了其可预测性、预测方法以及预测尺度。 2)相空间重构是对时间序列进行深层次信息挖掘的一种有效的方法。本文讨论了相空间重构中时间延迟与嵌入维数的选取以及Lyapunov指数的估计,并给出了相应算法。 3)将BP神经网络理论引入混沌时间序列预测领域,给出了BP神经网络拟和重构后所得函数关系的具体实现过程,并应用训练后的网络进行预测,经仿真表明了该方法的有效性,并给出了具体的应用实例。 4)讨论了BP网络参数设定的一般方法和优化参数的方法。
【英文摘要】 The prediction of chaotic time series has very abundant and profound meaning and can be widely applied. With a study on the relevant theory and methods, this paper applies BP neural network in the prediction of chaotic time series and its validity and universality are proved by matlab program. The paper can be summed up into as the following parts: 1)Chaotic time series is introduced and its predictability, methods and scales are mainly discussed as well. 2)Phase space reconstruction is an...
2022-04-13 19:56:57
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在别人做一输入一输出的基础上实现两输入一输出，应该可以任意改变输入数。原代码实现的y=x1²+x2²函数的拟合。
2022-04-13 17:06:33
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2022-04-13 09:12:17
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2022-04-13 09:12:13
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2022-04-12 09:07:10
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