BP神经网络的库存需求预测
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图 1 原纸用量趋势图
2009年 1 月 总第 450 期 第 2 期
经 济 论 坛
E c ono m i c
F o r um
Jan. 2009 G e n.450 N o .2
基于 B P 神经网络的库存需求预测应用
文 / 刘 洋 李 真
【摘
要】 本文应用 B P 神经网络模型，并加入影响因子，用于库存需求量的预测，同时采用了传统的
预测方法，通过各种方法预测结果的对比，说明文中所建立的加入影响因素的 B P 网络模型预测效果较好。
【关 键 词 】神经网络；B P 算法；A R M A 模型；库存需求；预测
【作者简介】刘洋，女，南京大学工程管理学院硕士研究生，研究方向：系统工程、数据分析与数据挖掘； 李真，女，南京大学工程管理学院硕士研究生，研究方向：复杂系统理论。
各行业领域的企业都很重视库存管理，即库存
数量的有效控制，但如何确定和预测库存需求，是亟 待研究解决的问题。本文采用 B P 网络模型对库存 的需求量进行预测，以期提高库存需求预测的精度。
一、库存需求预测
文章采用某纸箱生产企业 1998～2003 年原纸 用量的月数据，并假设每个月的原纸用量均能被库 存所满足，那么该数据就可正确反映企业每月的库 存需求水平。分别应用 A R M A 模型、B P 模型以及加 入影响因素的 B P 模型，以 1998～2002 年的数据预 测 2003 年的原纸用量，通过三种模型预测结果的比 较，选择一种预测精度较高的方法，更好地帮助企业 确定库存需求。
（一）传统库存需求预测方法 1． 数据预处理。A R M A 模型是比较成熟且常 用的时间序列预测模型，适于处理复杂时间序列的 预测，短期预测时精度较高，故本文拟用 A R M A 模
型来预测原纸使用量。原始数据的趋势如图 1 所示。
该组数据存在一定的指数趋势，为非平稳序列， 而 A R M A 模型建模要求序列为平稳序列，因此先对 原始序列进行平稳化处理。在 EV i e w s 软件中进行二 阶对数差分后，通过观察序列的自相关系数及偏自 相关系数分析图及差分后的序列趋势，并检查差分 后的均值约为零，可得出序列已基本平稳，因此可用 于预测。
2．模型定阶与预测。通过对数据自相关系数和 偏自相关系数的观测，可以选择多个模型对数据进 行拟合。经比较各个模型的 R 2 值、A IC 值以及 S C 值，选择了 A R M A (1,1)模型来预测 2003 年 12 个月 的原纸用量，并通过对残差进行白噪声检验，可证明 残差基本为随机序列。
（二）神经网络方法
1．数据准备及归一化处理。网络的训练样本由 输入、输出两部分组成，在两个模型中，均采用 1998～2002 年数据作为训练样本，预测 2003 年 12
个月的原纸用量。为增加网络权重对输入数值变化 的灵敏度，还需将各项指标数据进行归一化。 （1）B P 网络。网络输入为 3 维，为前一年 3 个
月的原纸用量，输出也为 3 维，为下一年相对应 3 个 月的原纸用量。
（2）加入影响因素的 B P 网络。销售决定生产 规模，故在模型中加入市场因素，而该市场存在淡季 和旺季两种情况，因此加入季节因子。网络输入为 4 维，在 B P 网络基础上加入一个季节因子，分为淡季
（用 0 表示）与旺季（用 1 表示），输出为 3 维。
2．网络拓扑结构的确定。K o l m ogo ro v 定理证明 了任意一个连续函数或映射关系可以精确地用一个
表1各种方法预测结果
月份实际值A R M A模A R M A模B P模型B P模型加影响因素的加影响因素的
型预测值型误差预测值误差B P模型预测值B P模型误差
12314.2562703.403-16.82%2675.4-15.61%2329.0-0.64%
22448.8562769.432-13.09%2902.2-18.51%2823.7-15.31%
33029.2732805.187.40%2944.4 2.80%2982.4 1.55%
42643.3772851.08-7.86%2749.5-4.01%3145.7-19.00%
53420.5682894.76115.37%2984.412.75%3057.710.61%
63045.232940.019 3.45%3363.0-10.44%2835.2 6.90%
72638.4092985.707-13.16%2693.7-2.10%2663.0-0.93%
83431.3393032.1911.63%3489.6-1.70%3121.59.03%
93908.6523079.37121.22%3953.9-1.16%3687.6 5.66%
103288.1563127.294 4.89%2760.816.04%3310.1-0.67%
113681.9893175.9613.74%3546.9 3.67%3673.60.23%
123458.7223225.384 6.75%3207.57.26%3292.2 4.81%
三层的B P网络实现。本文采用三层的B P网络对数
据进行预测，包括输入层、隐层和输出层。隐层单元
数在实际操作中主要靠经验和试验来确定，直到网
络的训练和预测精度达到要求为止。
（1）B P网络。选择4个数值作为隐层单元数，
分别为9，12，15和17，并依次检查网络性能。为了
有更好的对比性，四个模型采用相同的训练样本，且
训练次数均为500次。经比较发现，隐单元数为17
时的网络训练效果较好，能达到目标，因此，网络结
图3加入影响因素的BP 网络拟合曲线图
构为3-17-3型。
（2）加入影响因素的B P网络。选择3个数值
作为隐层单元数，分别为9，12和15，同样采用相同
的训练样本与训练次数，依次检查网络性能。经对比图2BP 网络拟合曲线图
图4各模型预测值与实际值对比图
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表2预测结果对比
预测方法平均绝对百分误差（M A P E）
A R M A模型11.28%
B P模型8.00%
加入影响因素的B P模型 6.28%
及多次试验发现，隐单元数为12时的网络训练效果较好，因此，网络结构为4-12-3型。
3．应用两种B P网络预测。运用M a tl a b软件中的神经网络工具箱进行仿真预测，之后，将预测得到的数值进行反归一化，以便与实际值进行比较。两种B P模型的预测结果如下。
（1）B P网络。经多次试验，在训练2922次后网络误差达到要求，拟合曲线如图2所示。
（2）加入影响因素的B P网络。网络在训练727次之后误差达到要求，拟合曲线如图3所示。
（三）预测结果比较各种方法的预测结果及其
与实际值的比较见表
1、表2和图4所示。本文使用了平均绝对百分误差M A P E（M ea n A bs o l ut e P e rc e nt a g e Erro r）来衡量预测精度。平均绝对百分误差是使用百分数表示的预测误差指标，它等于实际值与预测值的离差除以实际值的比值的绝对数的平均数。
由上面的图和表可以看出，加入影响因素的B P 网络具有较高的预测精度（M A P E 值为6.28%），可以用来对该企业原纸库存需求量进行预测，其预测效果优于其他两种方法(M A P E 值分别为11.28%和8.00%)。这说明，本文所建立的神经网络模型可以更好地拟合数据、逼近函数，而且它可以将定性的影响因素（季节因素）转化为定量，从而使得预测结果更为准确，可以更好地为企业服务，降低库存及缺货成本，提高效益。
三、结论
本文将神经网络模型应用于库存需求预测领域，通过建立加入影响因素的B P模型，获得了较为理想的预测结果。研究结果表明，采用人工神经网络方法能够更加准确地拟合原始数据，得到较高的预测精度，在非线性预测方面具有明显优势，较好解决了库存需求量的预测问题。这对于实际的企业生产来说，可以为其库存管理提供更加准确的预测数据，为企业节省巨大的库存成本。
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（责任编辑：路辉）
BP神经网络预测的matlab代码
BP神经网络预测的matlab代码附录5: BP神经网络预测的matlab代码: P=[ 0 0.1386 0.2197 0.2773 0.3219 0.3584 0.3892 0.4159 0.4394 0.4605 0.4796 0.4970 0.5278 0.5545 0.5991 0.6089 0.6182 0.6271 0.6356 0.6438 0.6516
0.6592 0.6664 0.6735 0.7222 0.7275 0.7327 0.7378 0.7427 0.7475 0.7522 0.7568 0.7613 0.7657 0.7700] T=[0.4455 0.323 0.4116 0.3255 0.4486 0.2999 0.4926 0.2249 0.4893 0.2357 0.4866 0.2249 0.4819 0.2217 0.4997 0.2269 0.5027 0.217 0.5155 0.1918 0.5058 0.2395 0.4541 0.2408 0.4054 0.2701 0.3942 0.3316 0.2197 0.2963 0.5576 0.1061 0.4956 0.267 0.5126 0.2238 0.5314 0.2083 0.5191 0.208 0.5133 0.1848 0.5089 0.242 0.4812 0.2129 0.4927 0.287 0.4832 0.2742 0.5969 0.2403 0.5056 0.2173 0.5364 0.1994 0.5278 0.2015 0.5164 0.2239 0.4489 0.2404 0.4869 0.2963 0.4898 0.1987 0.5075 0.2917 0.4943 0.2902 ] threshold=[0 1] net=newff(threshold,[11,2],{'tansig','logsig'},'trainlm');
基于BP神经网络预测模型指南
基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型 公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。 二、影响因素 刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。 三、模型构建
BP神经网络实验 Matlab
计算智能实验报告 实验名称：BP神经网络算法实验 班级名称： 2010级软工三班 专业：软件工程 姓名：李XX 学号： XXXXXX2010090
一、实验目的 1）编程实现BP神经网络算法； 2）探究BP算法中学习因子算法收敛趋势、收敛速度之间的关系； 3）修改训练后BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果，理解神经网络分布存储等特点。 二、实验要求 按照下面的要求操作，然后分析不同操作后网络输出结果。 1）可修改学习因子 2）可任意指定隐单元层数 3）可任意指定输入层、隐含层、输出层的单元数 4）可指定最大允许误差ε 5）可输入学习样本（增加样本） 6）可存储训练后的网络各神经元之间的连接权值矩阵； 7）修改训练后的BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果。 三、实验原理 1 明确BP神经网络算法的基本思想如下： 在BPNN中，后向传播是一种学习算法，体现为BPNN的训练过程，该过程是需要教师指导的；前馈型网络是一种结构，体现为BPNN的网络构架 反向传播算法通过迭代处理的方式，不断地调整连接神经元的网络权重，使得最终输出结果和预期结果的误差最小 BPNN是一种典型的神经网络，广泛应用于各种分类系统，它也包括了训练和使用两个阶段。由于训练阶段是BPNN能够投入使用的基础和前提，而使用阶段本身是一个非常简单的过程，也就是给出输入，BPNN会根据已经训练好的参数进行运算，得到输出结果 2 明确BP神经网络算法步骤和流程如下： 1初始化网络权值 2由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 3计算新的连接权及阀值， 4选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。
用matlab编BP神经网络预测程序加一个优秀程序
求用matlab编BP神经网络预测程序 求一用matlab编的程序 P=[。。。];输入T=[。。。];输出 % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW{1,1} inputbias=net_1.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW{2,1} layerbias=net_1.b{2} % 设置训练参数 net_1.trainParam.show = 50; net_1.trainParam.lr = 0.05; net_1.trainParam.mc = 0.9; net_1.trainParam.epochs = 10000; net_1.trainParam.goal = 1e-3; % 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络 [net_1,tr]=train(net_1,P,T); % 对BP 网络进行仿真 A = sim(net_1,P); % 计算仿真误差 E = T - A; MSE=mse(E) x=[。。。]';%测试 sim(net_1,x) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 不可能啊我2009 28对初学神经网络者的小提示
第二步：掌握如下算法: 2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第8章的第十节：“最小二乘法”。 3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，Simon Haykin著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社，Richard O. Duda等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）。 4.ART(自适应谐振理论),该算法的最通俗易懂的读物就是《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）的第15和16章。若看理论分析较费劲可直接编程实现一下16.2.7节的ART1算法小节中的算法. 4.BP算法,初学者若对误差反传的分析过程理解吃力可先跳过理论分析和证明的内容,直接利用最后的学习规则编个小程序并测试,建议看《机器学习》(机械工业出版社，Tom M. Mitchell著，中英文都有）的第4章和《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）的第11章。 BP神经网络Matlab实例（1） 分类：Matlab实例 采用Matlab工具箱函数建立神经网络，对一些基本的神经网络参数进行了说明，深入了解参考Matlab帮助文档。 % 例1 采用动量梯度下降算法训练BP 网络。 % 训练样本定义如下： % 输入矢量为 % p =[-1 -2 3 1 % -1 1 5 -3] % 目标矢量为t = [-1 -1 1 1] close all clear clc % --------------------------------------------------------------- % NEWFF——生成一个新的前向神经网络,函数格式： % net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) takes, % PR -- R x 2 matrix of min and max values for R input elements % （对于R维输入，PR是一个R x 2 的矩阵，每一行是相应输入的
BP神经网络matlab源程序代码
close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 % 定义训练样本 % P为输入矢量 P=[0.7317 0.6790 0.5710 0.5673 0.5948;0.6790 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292; ... 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292 0.6488;0.5673 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130; ... 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654; 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567; ... 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673;0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976; ... 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 0.6269;0.5567 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274; ... 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274 0.6301;0.5976 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803; ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668;0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896; ... 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497]; % T为目标矢量 T=[0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094]; % Ptest为测试输入矢量 Ptest=[0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094;0.6668 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722; ... 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722 0.9096]; % Ttest为测试目标矢量 Ttest=[0.8722 0.9096 1.0000]; % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P'),[12,1],{'logsig','purelin'},'traingdm'); % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 5000; net.trainParam.goal = 0.001; % 调用TRAINGDM算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P',T); % 对BP网络进行仿真 A=sim(net,P'); figure; plot((1993:2007),T,'-*',(1993:2007),A,'-o'); title('网络的实际输出和仿真输出结果，*为真实值，o为预测值'); xlabel('年份'); ylabel('客运量'); % 对BP网络进行测试 A1=sim(net,Ptest');
基于Bp神经网络的股票预测
基于神经网络的股票预测 【摘要】: 股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且，利用搭建起的BP神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。 【abstract] Stock analysis and forecasting is a complex field of study. The paper will make research on stock prediction model based on the analysis of historical data, using BP neural network and technical analysis theory. At the same time, making in-depth theoretical analysis and empirical studies on the short-term closing price forecasts of single stock. Secondly, making research on the model and structure of BP neural network, learning rules, weights of BP algorithm and so on, building a stock short-term forecasting model based on the BP neural network, related with the model of neural network and the ability of generalization. Moreover, using system of multiple-input single-output and single hidden layer, to forecast the sixth day price by BP neural network forecasting model structured. The network of training is chosen BP algorithm of traingdx, while making optimization on the node numbers of the hidden layer by several attempts. Thereby resolve effectively the problem of it. 【关键词】BP神经网络股票预测分析 1．引言 股票市场是一个不稳定的非线性动态变化的复杂系统，股价的变动受众多因素的影响。影响股价的因素可简单地分为两类，一类是公司基本面的因素，另一类是股票技术面的因素，虽然股票的价值是公司未来现金流的折现，由公司的基本面所决定，但是由于公司基本面的数据更新时间慢，且很多时候并不能客观反映公司的实际状况，采用适当数学模型就能在一定
BP神经网络matlab实例
神经网络Matlab p=p1';t=t1'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %原始数据归一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx');%设置网络,建立相应的BP网络 net.trainParam.show=2000; % 训练网络 net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100000; net.trainParam.goal=1e-5; [net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM算法训练BP网络 pnew=pnew1'; pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp); anewn=sim(net,pnewn); %对BP网络进行仿真 anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %还原数据 y=anew'; 1、BP网络构建 （1）生成BP网络 = net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF (,[1 2...],{ 1 2...},,,) R?维矩阵。 PR：由R维的输入样本最小最大值构成的2
S S SNl：各层的神经元个数。 [1 2...] TF TF TFNl：各层的神经元传递函数。 { 1 2...} BTF：训练用函数的名称。 （2）网络训练 = [,,,,,] (,,,,,,) net tr Y E Pf Af train net P T Pi Ai VV TV （3）网络仿真 = [,,,,] (,,,,) Y Pf Af E perf sim net P Pi Ai T {'tansig','purelin'},'trainrp' BP网络的训练函数 训练方法训练函数 梯度下降法traingd 有动量的梯度下降法traingdm 自适应lr梯度下降法traingda 自适应lr动量梯度下降法traingdx 弹性梯度下降法trainrp Fletcher-Reeves共轭梯度法traincgf Ploak-Ribiere共轭梯度法traincgp Powell-Beale共轭梯度法traincgb 量化共轭梯度法trainscg 拟牛顿算法trainbfg 一步正割算法trainoss Levenberg-Marquardt trainlm
BP神经网络的预测理论的及程序 学习
12、智能算法 12.1 人工神经网络 1、人工神经网络的原理假如我们只知道一些输入和相应的输出，但是不清楚这些输入和输出之间的具体关系是什么，我们可以把输入和输出之间的未知过程看成是一个“网络”,通过不断的网络输入和相应的输出进行“训练”（学习），网络根据输入和对应输出不断调整连接网络的权值，直到满足我们的目标要求，这样就训练好了一个神经网络，当我们给定一个输入， 网络就会计算出一个相应的输出。 2、网络结构神经网络一般有一个输入层，多个隐层，和一个输出层。隐层并非越多越好。如下图所示： 神经网络工具箱几乎 MATLAB 12.2 Matlab 神经网络工具箱 BP 网络和涵盖了所有的神经网络的基本常用模型，如感知器、nntool nftool,nctool,nprtool,nntraintool 和等。它由RBFNN 函数逼近和数据拟合、信息处理和预测、神经网组成。主要应用于
在实际应用中，针对具体的问题，首先络控制和故障诊断等领域。．需要分析利用神经网络来解决问题的性质，然后依据问题的特点，提取训练和测试数据样本，确定网络模型，最后通过对网络进行训练、仿真等检验网络的性能是否满足要求。具体过程如下： (1)确定信息表达的方式，主要包括数据样本已知；数据样本之间相互关系不明确；输入/输出模式为连续的或离散的；数据样本的预处理；将数据样本分成训练样本和测试样本。 (2)网络模型的确定。确定选择何种神经网络以及网络层数。 (3)网络参数的选择，如输入输出神经元个数的确定，隐层神经元的个数等。 (4)训练模式的确定，包括选择合理的训练算法、确定合适的训练步数、指定适当的训练目标误差等 (5)网络测试，选择合理的样本对网络进行测试。 简单来讲就是三个步骤：建立网络(newXX)—训练网络(trainXX)—仿真网络(sim) 12.3 BP 神经网络的 Matlab 相关函数 BP 算法的基本思想：学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号作为修正各单元权
求用matlab编BP神经网络预测程序
求用编神经网络预测程序 求一用编的程序[。。。];输入[。。。];输出 创建一个新的前向神经网络((),[],{'',''},'') 当前输入层权值和阈值{} {} 当前网络层权值和阈值{} {} 设置训练参数 ; ; ; ; ; 调用算法训练网络[](); 对网络进行仿真 (); 计算仿真误差 ; () [。。。]'测试 () 不可能啊我 对初学神经网络者的小提示
第二步：掌握如下算法: .最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第章的第十节：“最小二乘法”。 .在第步的基础上看学习算法、和近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社， . 等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社， . 等著，中英文都有）。 (自适应谐振理论),该算法的最通俗易懂的读物就是《神经网络设计》（机械工业出版社， . 等著，中英文都有）的第和章。若看理论分析较费劲可直接编程实现一下节的算法小节中的算法. 算法,初学者若对误差反传的分析过程理解吃力可先跳过理论分析和证明的内容,直接利用最后的学习规则编个小程序并测试,建议看《机器学习》(机械工业出版社， . 著，中英文都有）的第章和《神经网络设计》（机械工业出版社， . 等著，中英文都有）的第章。 神经网络实例（） 分类：实例 采用工具箱函数建立神经网络，对一些基本的神经网络参数进行了说明，深入了解参考帮助文档。 例采用动量梯度下降算法训练网络。 训练样本定义如下： 输入矢量为 [ ] 目标矢量为[ ] ——生成一个新的前向神经网络,函数格式： (,[ ],{ }) , （对于维输入，是一个的矩阵，每一行是相应输入的边界值） 第层的维数 第层的传递函数, '' 反向传播网络的训练函数, '' 反向传播网络的权值阈值学习函数, ''
BP神经网络matlab源程序代码
BP神经网络matlab源程序代码） %******************************% 学习程序 %******************************% %======原始数据输入======== p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;... 3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;... 4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;... 2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;... 2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;... 3489 3172 4568;3172 4568 4015;]'; %===========期望输出======= t=[4554 2928 3497 2261 6921 1391 3580 4451 2636 3471 3854 3556 2659 ... 4335 2882 4084 1999 2889 2175 2510 3409 3729 3489 3172 4568 4015 ... 3666]; ptest=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;... 3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;... 4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;... 2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;... 2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;... 3489 3172 4568;3172 4568 4015;4568 4015 3666]'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %将数据归一化 NodeNum1 =4; % 隐层第一层节点数 NodeNum2=7; % 隐层第二层节点数 TypeNum = 5; % 输出维数 TF1 = 'tansig';
BP神经网络预测代码
x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368
80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507
112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130756 131448
134480 135030 135770 136460 137510]'; % 该脚本用来做NAR神经网络预测 % 作者：Macer程 lag=3; % 自回归阶数 iinput=x; % x为原始序列（行向量） n=length(iinput); %准备输入和输出数据 inputs=zeros(lag,n-lag); for i=1:n-lag %绘制误差的自相关情况（20lags） figure, parcorr(errors) %绘制偏相关情况 %[h,pValue,stat,cValue]= lbqtest(errors) %Ljung－Box Q检验（20lags）figure,plotresponse(con2seq(targets),con2seq(yn)) %看预测的趋势与原趋势%figure, ploterrhist(errors) %误差直方图
BP神经网络matlab程序入门实例
认真品味，定会有收获。 BP神经网络matlab源程序代码） %原始数据输入 p=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;... 349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;]'; %期望输出 t=[4554292834972261692113913580445126363471385435562659... 4335288240841999288921752510340937293489317245684015... 3666]; ptest=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;2928 34972261;... 349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;456840153666]'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%将数据归一化 NodeNum1=20;%隐层第一层节点数 NodeNum2=40;%隐层第二层节点数 TypeNum=1;%输出维数 TF1='tansig'; TF2='tansig'; TF3='tansig'; net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,NodeNum2,TypeNum], {TF1TF2TF3},'traingdx'); %网络创建traingdm net.trainParam.show=50; net.trainParam.epochs=50000;%训练次数设置 net.trainParam.goal=1e-5;%训练所要达到的精度
bp神经网络MATLAB程序
%清空环境变量 clc clear %读取数据 a=xlsread('F:\4.数据挖掘讲义—马景义\数据和程序\matlab\one-input.csv'); b=xlsread('F:\4.数据挖掘讲义—马景义\数据和程序\matlab\output.csv'); c=xlsread('F:\4.数据挖掘讲义—马景义\数据和程序\matlab\c.csv'); save data1.mat b save data2.mat a load data1 load data2 %节点个数 inputnum=42; hiddennum=8; outputnum=1; %训练数据和预测数据 input_train=a(:,1:90); input_test=a(:,91:137); output_train=b(:,1:90); output_test=b(:,91:137); %将训练样本输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); %构建BP神经网络 net=newff(inputn,outputn,[20,12],{'tansig','purelin'},'traingdx'); net.trainParam.epochs=1000; net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.goal=0.00000001; %BP神经网络训练 net=train(net,inputn,outputn); %测试样本归一化 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); %BP神经网络预测 an=sim(net,inputn_test); %%网络得到数据反归一化 BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps); d=BPoutput>c figure(1) %plot(d,':og'); scatter(1:(137-90),d,'rx'); hold on; %plot(output_test,'-*'); scatter(1:(137-90),output_test,'o'); legend('预测输出','期望输出','fontsize',12); title('BP网络预测输出','fontsize',12); xlabel('样本','fontsize',12);
bp神经网络及matlab实现解析
bp神经网络及matlab实现 分类：算法学习2012-06-20 20:56 66399人阅读评论(28) 收藏举报网络matlab算法functionnetworkinput 本文主要内容包括：(1) 介绍神经网络基本原理，(2) https://www.360docs.net/doc/7d8243253.html,实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在https://www.360docs.net/doc/7d8243253.html,/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集： 有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。 一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。 如果你只想用C#或Matlab快速实现神经网络来解决你手头上的问题，或者已经了解神经网络基本原理，请直接跳到第二节——神经网络实现。 第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示：
图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为： 图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为： 若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ]
BP神经网络预测实例
%% 清空环境变量 clc clear %% 训练数据预测数据 data=importdata('test.txt'); %从1到768间随机排序 k=rand(1,768); [m,n]=sort(k); %输入输出数据 input=data(:,1:8); output =data(:,9); %随机提取500个样本为训练样本，268个样本为预测样本input_train=input(n(1:500),:)'; output_train=output(n(1:500),:)'; input_test=input(n(501:768),:)'; output_test=output(n(501:768),:)'; %输入数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); %% BP网络训练 % %初始化网络结构 net=newff(inputn,output_train,10);
net.trainParam.epochs=1000; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.0000004; %% 网络训练 net=train(net,inputn,output_train); %% BP网络预测 %预测数据归一化 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); %网络预测输出 BPoutput=sim(net,inputn_test); %% 结果分析 %根据网络输出找出数据属于哪类 BPoutput(find(BPoutput<0.5))=0; BPoutput(find(BPoutput>=0.5))=1; %% 结果分析 %画出预测种类和实际种类的分类图 figure(1) plot(BPoutput,'og') hold on plot(output_test,'r*'); legend('预测类别','输出类别') title('BP网络预测分类与实际类别比对','fontsize',12)
BP神经网络程序
x1=rand(1,2000); x2=rand(1,2000); y1=x1.^2+x2.^2; input=[x1',x2']; output=[y1']; k=rand(1,2000); [m,n]=sort(k); input_train=input(n(1:1900),:)'; output_train=output(n(1:1900),:)'; input_test=input(n(1901:2000),:)'; output_test=output(n(1901:2000),:)'; %训练数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); %BP神经网络的构建 net=newff(inputn,outputn,5); %网络参数配置 net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.goal=0.00004; net.trainParam.lr=0.1; %BP神经网络训练 net=train(net,inputn,outputn); inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); %BP神经网络预测输出 An=sim(net,inputn_test); %输出结果反归一化 BPoutput=mapminmax('reverse',An,outputps); %网络预测结果图形 figure(1) plot(BPoutput,':or') hold on plot(output_test,'-*'); legend('预测输出','期望输出'); title('BP网络预测输出','fontsize',12); ylabel('函数输出','fontsize',12); xlabel('样本','fontsize',12); %网络预测误差图形 figure(2) error=[output_test]'-[BPoutput]'; plot(error,'-*')
BP神经网络预测代码
B P神经网络预测代码 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534
80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026
112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130756 131448 132129 132802
134480 135030 135770 136460 137510]'; % 该脚本用来做NAR预测 % 作者：Macer程 lag=3; % 自回归阶数 iinput=x; % x为原始序列（行向量） n=length(iinput); %准备输入和输出数据 inputs=zeros(lag,n-lag); for i=1:n-lag %绘制误差的自相关情况（20lags） figure, parcorr(errors) %绘制偏相关情况 %[h,pValue,stat,cValue]= lbqtest(errors) %Ljung－Box Q检验（20lags）figure,plotresponse(con2seq(targets),con2seq(yn)) %看预测的趋势与原趋势%figure, ploterrhist(errors) %误差直方图 %figure, plotperform(tr) %误差下降线
BP神经网络预测代码
B P神经网络预测代码 Revised as of 23 November 2020
x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534
80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026
112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130756 131448 132129 132802
134480 135030 135770 136460 137510]'; % 该脚本用来做NAR预测 % 作者：Macer程 lag=3; % 自回归阶数 iinput=x; % x为原始序列（行向量） n=length(iinput); %准备输入和输出数据 inputs=zeros(lag,n-lag); for i=1:n-lag %绘制误差的自相关情况（20lags） figure, parcorr(errors) %绘制偏相关情况 %[h,pValue,stat,cValue]= lbqtest(errors) %Ljung－Box Q检验（20lags）figure,plotresponse(con2seq(targets),con2seq(yn)) %看预测的趋势与原趋势%figure, ploterrhist(errors) %误差直方图 %figure, plotperform(tr) %误差下降线