matlab神經網路工具箱預測

A. 在matlab中怎麼使用神經網路工具箱啊還有神經網路訓練完了以後怎麼預測新數據啊

用sim函數就行：y=sim(net,p);net是訓練好的網路，p是輸入，y就是你要的輸出。

B. 急！MATLAB 神經網路模型調試好了輸入什麼代碼預測

調好了參數，還應該輸入你要預測的數據啊。
你的預測量是什麼，預測的輸入量是什麼都要輸到MATLAB里

C. GA-BP神經網路模型預測的MATLAB程序問題

Matlab神經網路工具箱提供了一系列用於建立和訓練bp神經網路模型的函數命令，很難一時講全。下面僅以一個例子列舉部分函數的部分用法。更多的函數和用法請仔細查閱Neural Network Toolbox的幫助文檔。 例子：利用bp神經網路模型建立z=sin(x+y)的模型並檢驗效果 %第1步。隨機生成200個采樣點用於訓練 x=unifrnd(-5,5,1,200); y=unifrnd(-5,5,1,200); z=sin(x+y); %第2步。建立神經網路模型。其中參數一是輸入數據的范圍，參數二是各層神經元數量，參數三是各層傳遞函數類型。 N=newff([-5 5;-5 5],[5,5,1],{'tansig','tansig','purelin'}); %第3步。訓練。這里用批訓練函數train。也可用adapt函數進行增長訓練。 N=train(N,[x;y],z); %第4步。檢驗訓練成果。 [X,Y]=meshgrid(linspace(-5,5)); Z=sim(N,[X(:),Y(:)]'); figure mesh(X,Y,reshape(Z,100,100)); hold on; plot3(x,y,z,'.')

D. matlab怎麼利用神經網路做預測

利用matlab做神經網路預測，可按下列步驟進行：

1、提供原始數據

2、訓練數據預測數據提取及歸一化

3、BP網路訓練

4、BP網路預測

5、結果分析

E. matlab神經網路預測問題，不知sim函數怎麼樣用

an=sim(net,input_test_s); 注意歸一化 ，預測輸出後再反歸一化

F. matlab神經網路工具箱訓練完後可以自行預測嘛

這個神經網路就在特定條件下工作的。

G. 神經網路 預測問題 matlab工具箱

1 ,BP演算法可以做預測，但是BP演算法較老，現在應用很少了
2 建議用matlab的工具箱 因為你也不專想深入的了解BP網路
3 可能是屬數據歸一問題，也可能是BP網路偶的參數設置問題，BP網路的參數設置對使用人的個人經驗要求很高，
不懂可以留下聯系方式 進一步交流

H. 用matlab神經網路工具箱訓練樣本，發現預測結果都是一個值

檢查一下測試集的選取是否合理

I. 如何利用訓練好的神經網路進行預測

可以用MATLAB神經網路工具箱，先提取樣本，用mapminmax函數歸一化，再newff函數建立網路，設置好訓練參數後，使用train

J. 如何利用matlab進行神經網路預測

matlab 帶有神經網路工來具箱，可直自接調用，建議找本書看看，或者MATLAB論壇找例子。
核心調用語句如下：
%數據輸入

%選連樣本輸入輸出數據歸一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%% BP網路訓練
% %初始化網路結構
net=newff(inputn,outputn,[8 8]);
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.01;
%網路訓練
net=train(net,inputn,outputn);
%% BP網路預測
%預測數據歸一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%網路預測輸出
an=sim(net,inputn_test);
%網路輸出反歸一化
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);
%% 結果分析