怎么使用matlab里面的神经网络工具箱

5. matlab怎么打开神经网络工具箱

打开matlab 在命令窗口输入nntool 回车
开始菜单里也有
goodluck

6. matlab怎么打开神经网络工具箱

7. matlab神经网络工具箱怎么效果好

导入数据：选择合适的数据，一定要选数值矩阵形式
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

进行训练
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接下来就点next，选择输入输出，Sample are是选择以行还是列放置矩阵的，注意调整

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接下来一直next，在这儿点train

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查看结果

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导出代码：再点next，直到这个界面，先勾选下面的，再点Simple Script生成代码
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使用训练好的神经网络进行预测
使用下方命令，z是需要预测的输入变量，net就是训练好的模型

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再将结果输出成excel就行啦

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打开CSDN，阅读体验更佳

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最新发布 matlab神经网络预测数据,matlab神经网络工具箱
Matlab语言是MathWorks公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空问。它附带有30多个工具箱，神经网络工具箱就是其中之一。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创。
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matlab神经网络工具箱系统预测
matlab神经网络工具箱系统预测 有原始数据 根据原始数据预测未来十年内的数据
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matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助 matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助
用matlab做bp神经网络预测,神经网络预测matlab代码
我觉得一个很大的原因是你预测给的输入范围（2014-）超出了训练数据的输入范围（2006-2013），神经网络好像是具有内插值特性，不能超出，你可以把输入变量-时间换成其他的变量，比如经过理论分析得出的某些影响因素，然后训练数据要包括大范围的情况，这样可以保证预测其他年份的运量的时候，输入变量不超出范围，最后预测的时候给出这几个影响因素的值，效果会好一点。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。
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BP神经网络预测实例（matlab代码，神经网络工具箱）
目录辛烷值的预测matlab代码实现工具箱实现 参考学习b站： 数学建模学习交流 bp神经网络预测matlab代码实现过程 辛烷值的预测 【改编】辛烷值是汽油最重要的品质指标，传统的实验室检测方法存在样品用量大，测试周期长和费用高等问题，不适用于生产控制，特别是在线测试。近年发展起来的近红外光谱分析方法（NIR），作为一种快速分析方法，已广泛应用于农业、制药、生物化工、石油产品等领域。其优越性是无损检测、低成本、无污染，能在线分析，更适合于生产和控制的需要。实验采集得到50组汽油样品（辛烷值已通过其他方法测
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用matlab做bp神经网络预测,matlab人工神经网络预测
ylabel('函数输出','fontsize',12);%画出预测结果误差图figureplot(error,'-*')title('BP网络预测误差','fontsize',12)ylabel('误差','fontsize',12)xlabel('样本','fontsize',12)。三、训练函数与学习函数的区别函数的输出是权值和阈值的增量，训练函数的输出是训练好的网络和训练记录，在训练过程中训练函数不断调用学习函数修正权值和阈值，通过检测设定的训练步数或性能函数计算出的误差小于设定误差，来结束训练。.
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matlab训练神经网络模型并导入simulink详细步骤
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用matlab做bp神经网络预测,matlab神经网络怎么预测
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matlab训练好的模型怎么用
神经网络

8. matlab工具箱中的神经网络和遗传算法要怎么调用

都是有两种调用抄方法，一种图形界面的，这个从开始菜单，然后工具，然后从里面找神经网络 neural network，遗传算法工具是 全局优化工具箱里面的，global optimization。
另外 一种通过命令行调用，这个需要你理解你都要做什么，我用神经网络举例。第一步需要先整理出输入变量和输出变量，第二步设计并初始化神经网络，第三部训练，第四部获得结果。
如果你想结合这两者，就会更加复杂，详细的你可以再问。我曾经做过用遗传算法优化神经网络的工具。

9. 如何使用matlab神经网络工具箱

为了看懂师兄的文章中使用的方法，研究了一下神经网络
昨天花了一天的时间查怎么写程序，但是费了半天劲，不能运行，网络知道里倒是有一个，可以运行的，先贴着做标本

% 生成训练样本集
clear all;
clc;
P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5;
110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2;
110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5;
220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1;
220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5;
110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5;
110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5];
0 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2];
T=[54248 162787 168380 314797;
28614 63958 69637 82898;
86002 402710 644415 328084;
230802 445102 362823 335913;
60257 127892 76753 73541;
34615 93532 80762 110049;
56783 172907 164548 144040];
@907 117437 120368 130179];
m=max(max(P));
n=max(max(T));
P=P'/m;
T=T'/n;
%-------------------------------------------------------------------------%
pr(1:9,1)=0; %输入矢量的取值范围矩阵
pr(1:9,2)=1;
bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm');
%建立BP神经网络， 12个隐层神经元，4个输出神经元
%tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数
%tranferFcn属性 'logsig' 输出层采用Sigmoid传输函数
%trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数
%learn属性 'learngdm' 附加动量因子的梯度下降学习函数
net.trainParam.epochs=1000;%允许最大训练步数2000步
net.trainParam.goal=0.001; %训练目标最小误差0.001
net.trainParam.show=10; %每间隔100步显示一次训练结果
net.trainParam.lr=0.05; %学习速率0.05
bpnet=train(bpnet,P,T);
%-------------------------------------------------------------------------
p=[110 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2];
p=p'/m;
r=sim(bpnet,p);
R=r'*n;
display(R);

运行的结果是出现这样的界面

点击performance，training state，以及regression分别出现下面的界面

再搜索，发现可以通过神经网络工具箱来创建神经网络，比较友好的GUI界面，在输入命令里面输入nntool，就可以开始了。

点击import之后就出现下面的具体的设置神经网络参数的对话界面，
这是输入输出数据的对话窗

首先是训练数据的输入

然后点击new，创建一个新的神经网络network1，并设置其输入输出数据，包括名称，神经网络的类型以及隐含层的层数和节点数，还有隐含层及输出层的训练函数等

点击view，可以看到这是神经网络的可视化直观表达

创建好了一个network之后，点击open，可以看到一个神经网络训练，优化等的对话框，选择了输入输出数据后，点击train，神经网络开始训练，如右下方的图，可以显示动态结果

10. 如何用MATLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络

使用神经网络工具箱可以非常简便地实现网络建立和训练，实例代码如下：

%%BP算法
functionOut=bpnet(p,t,p_test)
%p,t为样本需要提前组织好
globalS1
net=newff(minmax(p),[S1,8],{'tansig','purelin'},'trainlm');%trainlm训练函数最有效
%net=newff(P,T,31,{'tansig','purelin'},'trainlm');%新版用法
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.goal=0.00001;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.showWindow=false;%阻止训练窗口的弹出
net.trainParam.showCommandLine=false;%阻止训练窗口的弹出
net=train(net,p,t);
Out=sim(net,p_test);
end

上面的代码不完整，完整的带训练样本数据的程序见附件。