一个输入对应一个输出。
关于MATLAB中BP神经网络模型训练后的验证
[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)其中P，T分别为原始输入和输出数据，minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。mint和maxt分别为T的最小值和最大值。我们在训练网络时如果所用的是经过归一化的样本数据，那么以后使用网络时所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理，这就要用...
bp神经网络在matlab中的预测结果是直线??
[pn,ps]=mapminmax(P)或=mapstd(P) %P是输入向量 [tn, ts]=mapminmax(t)或＝mapstd(t) %t 是目标向量 在训练完后，对测试样本归一化格式为：pnt=mapminmax('apply',pt,ps)或＝mapstd('apply',pt,ps)仿真后反归一化格式则为：out=mapminmax('reverse',An,ts)或=mapstd('reverse',An,ts)...
BP神经网络的原理的BP什么意思
中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，...，p，t=1，2，...，p；中间层各单元的输出阈值θj，j=1，2，...，p；输出层各单元的输出阈值γj，j=1，2，...，p；参数k=1，2，...，m。（2）初始化。给每个连接权值wij、vjt、阈值θj与γj赋予区间（-1，1）内的随机值。（3）随机...
BP神经网络算法的关键词
BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下：（1）初始化，随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi...
遗传算法优化BP神经网络权阈值的适应度评价函数
评价阈值好坏的标准应该是：（网络实际输出T-理论输出P）的平方和。这里的实际输出指神经网络计算值，理论输出表示期望输出值。这个平方和值应该尽量小。越小说明神经网络计算越准确。
BP神经网络中怎么确定节点数??急!!!
输入向量维数=输入层节点数 输出向量维数=输出层节点数 看来你是做三层网络，只有一个隐藏层。隐藏层节点数，传递函数选择都是开放课题。看你要解决什么问题。如果简单做demo，就自己尝试就可以了。
BP神经网络matlab源程序代码讲解
P = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4];net = newff([0 10],[5 1],{'tansig' 'purelin'});net.trainparam.show=50; %每次循环50次net.trainParam.epochs = 500; %最大循环500次 net.trainparam.goal=0.01; %期望目标误差最小值 n...
求Matlab做电力系统短期负荷预测的代码,用SVM或者神经网络的都...
BP神经网络: p t pt tt(测试样本目标值) ta（目标归一化标准）ss=10000000;S1=14; %8--18 for i=1:1 网络创建 net=newff(p,t,[8],{'tansig','purelin'},'trainrp'); %'traingd' lm 设置训练参数 net.trainParam.show=10;%显示中间结果的周期 net.trainParam.showWindow=flase;net...
用BP神经网络建立数学模型,MATLAB实现,怎样得到输入到输出的计算公式...
计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*p,B1);t=purelin(W2*A1,B2);这就是p到t的映射关系。BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射...
BP神经网络中初始权值和阈值的设定
3、在matlab中命令行窗口中定义输入P，输出T，·通过“newff(minmax(P),[5,1]构建BP神经网络，“[net,tr]=train(net,P,T);”进行网络训练，“sim(net,P)”得到仿真预测值。4、在命令行窗口按回车键之后，可以看到出现结果弹窗，最上面的Neural Network下面依次代表的是“输入、隐含层、输出层...
