matlab神经网络工具箱预测

A. 在matlab中怎么使用神经网络工具箱啊还有神经网络训练完了以后怎么预测新数据啊

用sim函数就行：y=sim(net,p);net是训练好的网络，p是输入，y就是你要的输出。

B. 急！MATLAB 神经网络模型调试好了输入什么代码预测

调好了参数，还应该输入你要预测的数据啊。
你的预测量是什么，预测的输入量是什么都要输到MATLAB里

C. GA-BP神经网络模型预测的MATLAB程序问题

Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练bp神经网络模型的函数命令，很难一时讲全。下面仅以一个例子列举部分函数的部分用法。更多的函数和用法请仔细查阅Neural Network Toolbox的帮助文档。 例子：利用bp神经网络模型建立z=sin(x+y)的模型并检验效果 %第1步。随机生成200个采样点用于训练 x=unifrnd(-5,5,1,200); y=unifrnd(-5,5,1,200); z=sin(x+y); %第2步。建立神经网络模型。其中参数一是输入数据的范围，参数二是各层神经元数量，参数三是各层传递函数类型。 N=newff([-5 5;-5 5],[5,5,1],{'tansig','tansig','purelin'}); %第3步。训练。这里用批训练函数train。也可用adapt函数进行增长训练。 N=train(N,[x;y],z); %第4步。检验训练成果。 [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怎么利用神经网络做预测

利用matlab做神经网络预测，可按下列步骤进行：

1、提供原始数据

2、训练数据预测数据提取及归一化

3、BP网络训练

4、BP网络预测

5、结果分析

E. matlab神经网络预测问题，不知sim函数怎么样用

an=sim(net,input_test_s); 注意归一化 ，预测输出后再反归一化

F. matlab神经网络工具箱训练完后可以自行预测嘛

这个神经网络就在特定条件下工作的。

G. 神经网络 预测问题 matlab工具箱

1 ,BP算法可以做预测，但是BP算法较老，现在应用很少了
2 建议用matlab的工具箱 因为你也不专想深入的了解BP网络
3 可能是属数据归一问题，也可能是BP网路偶的参数设置问题，BP网络的参数设置对使用人的个人经验要求很高，
不懂可以留下联系方式 进一步交流

H. 用matlab神经网络工具箱训练样本，发现预测结果都是一个值

检查一下测试集的选取是否合理

I. 如何利用训练好的神经网络进行预测

可以用MATLAB神经网络工具箱，先提取样本，用mapminmax函数归一化，再newff函数建立网络，设置好训练参数后，使用train

J. 如何利用matlab进行神经网络预测

matlab 带有神经网络工来具箱，可直自接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子。
核心调用语句如下：
%数据输入

%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%% BP网络训练
% %初始化网络结构
net=newff(inputn,outputn,[8 8]);
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.01;
%网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
%% 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
an=sim(net,inputn_test);
%网络输出反归一化
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);
%% 结果分析