针对用BP神经网络进行预测时权值难以确定的问题,提出了一种基于将灰色理论与BP神经网络相结合的预测算法。采用数量研究法,选取重庆市某供电局1999年到2006年的售电量作为样本,利用不同的灰色模型对样本进行预测,再选出预测的最优值对BP网络进行训练,最后用已训练好的BP网络对样本数据进行预测。经实例预测表明:灰色理论与BP网络相结合的预测精度与单一的预测模型相比有了明显的改进,该算法在理论和实践应用中都是可行的,并为电力部门的生产运行和规划提供了重要的参考。

disp('展示BP的训练集分类') bp_train_accuracy=sum(J==J1)/length(J) figure stem(J,'bo'); grid on hold on plot(J1,'r*'); legend('网络训练输出','真实标签') title('BP神经网络训练集') xlabel('样本数') ylabel('分类标签') hold off %% 测试集准确率 tn_bp_sim = sim(net_bp,P_test);%测试 [I J]=max(tn_bp_sim',[],2); [I1 J1]=max(T_test',[],2); disp('展示BP的测试集分类') bp_test_accuracy=sum(J==J1)/length(J) figure stem(J,'bo'); grid on hold on plot(J1,'r*'); legend('测试输出','真实标签') title('BP神经网络测试集') xlabel('样本数') ylabel('分类标签') hold off

基于BP神经网络的车型识别

基于PSO优化的BP网络的数据预测仿真，matlab2021a测试通过

BP神经网络分类信号 本代码亲测有效 含有测试数据 对正在进行相关研究的人员来说有一定的参考价值。（附赠BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合）

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：BP神经网络人脸识别_带论文_人脸识别_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

基于BP神经网络的电力负荷预测研究，内容包含了部分MATLAB代码实现

BP神经网络做数据预测的matlab源代码，可以直接运行，神经网络预测过程是用详细程序实现的，而没有调用工具箱，便于初学者了解神经网络的工作原理！代码简洁易懂，希望对matlab爱好者有帮助！

利用bp神经网络算法，进行交通预测的Matlab源代码.doc

基于BP神经网络实现共享单车数据预测，环境：anaconda+jupyter notebook。文件包含代码+数据集