matlab非线性函数拟合与实验报告（不使用工具箱）供新手参考使用的matlab代码，内含m文件与实验报告一份。

数据集 hwlp5 data 中包含由非线性函数y=f(x)+n合成的数据，其中n 为加性噪声。请你研究多项式函数能在多大程度上可以用来表示这个关系。 (1)随机选择n=10个数据点作为训练数据，其余数据点用作测试样本。建 立一阶多项式模型(例如，y=ax+b,提示:在 MATLAB 中,使用命令 polyfit)。 以测试样本对测试样本的形式，绘制模型输出。计算模型的均方误差(MSE，模 型预测值与正确输出值之间的平方误差平均值)。 (2)对于 2-10 阶多项式，重复做(1)。 (3)重复做(1)和(2)各 100 次，估计每一阶多项式重复 100 次的平均 MSE。 绘制log(MSE)(即对数尺度的 MSE)与多项式阶数的关系图。 (4)对训练集大小为n={15,20,25,50,100,200}，重复做(1)-(3)。 (5) 讨论模型的log(MSE)随多项式阶数和用于训练模型的样本数如何变化。 讨论你的结果。 ================================================================================

MATLAB源程序2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合.zip

MATLAB源程序3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合.zip

案例3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合

此代码可用于多输入多输出的非线性拟合，应用BP神经网络结构。程序可读性高，适合用于机器学习中非线性建模，

BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合.7zBP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合.7z

在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统，这些系统状态方程复杂，难以用数学方法准确建模。在这种情况下，可以建立BP神经网络表达这些非线性系统。BP神经网络是一种反向传递并且能够修正误差的多层映射函数，它通过对未知系统的输入输出参数进行学习之后，便可以联想记忆表达该系统。但是由于BP网络是在梯度法基础上推导出来的，要求目标函数连续可导，在进化学习的过程中熟练速度慢，容易陷入局部最优，找不到全局最优值。并且由于BP网络的权值和阀值在选择上是随机值，每次的初始值都不一样，造成每次训练学习预测的结果都有所差别。遗传算法是一种全局搜索算法，把BP神经网络和遗传算法有机融合，充分发挥遗传算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力，利用遗传算法来弥补权值和阀值选择上的随机性缺陷，得到更好的预测结果。

BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合.zip 自学案例 可以直接使用 已包含数据集 Matlab 深度学习 BP神经网络 神经网络 SVM 特征提取 分类 回归预测 粒子群算法 小波神经网络

BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合.zip 自学案例 可以直接使用 已包含数据集 Matlab 深度学习 BP神经网络 神经网络 SVM 特征提取 分类 回归预测 粒子群算法 小波神经网络