求一个bp神经网络预测模型的MATLAB程序

1. 求一个bp神经网络预测模型的MATLAB程序

BP神经网络预测的步骤:
1、输入和输出数据。
2、创建网络。fitnet（）
3、划分训练，测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio； net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio
4、训练网络。 train（）
5、根据图表判断拟合好坏。ploterrcorr（）；parcorr（）；plotresponse（）
6、预测往后数据。net（）
7、画出预测图。plot（）
执行下列命令
BP_prediction
得到结果：
[ 2016, 14749.003045557066798210144042969]
[ 2017, 15092.847215188667178153991699219]
[ 2018, 15382.150005970150232315063476562]
[ 2019,  15398.85769711434841156005859375]
[ 2020, 15491.935150090605020523071289062]

2. 用Matlab编程BP神经网络进行预测

原理就是：建立网络-数据归一化-训练-预测-数据反归一化。附件是电力负荷预测的例子，可以参考。

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-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

3. 用MATLAB的BP神经网络时间序列预测编程

示例程序见附件，其为一个简单的时间序列预测算例。其实所有的预测问题，本质都是一样的，通过对样本的学习，将网络训练成一个能反映时间序列内部非线性规律的系统，最终应用于预测。

BP（Back Propagation）神经网络是86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-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

4. 用MATLAB建立bp神经网络模型，求高手，在线等

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,'.')

5. MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的

BP算法的基本思想是，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的输出(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，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。

1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层
注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）
2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层
其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。
注2：权值调整的过程，也就是网络的学习训练过程（学习也就是这么的由来，权值调整）。

具体的公式和推导请参阅相关教材，这里很难表述公式。

6. 关于MATLAB的bp神经网络模型的训练和验证

可能发生了过度拟合的问题，导致网络泛化能力不足。
你训练的样本波动性很强，但是你检验的样本波动性很弱，神经网络在适应变化极大的问题时，效果不太好。
泛化：当某一反应与某种刺激形成条件联系后，这一反应也会与其它类似的刺激形成某种程度的条件联系，这一过程称为泛化。在心理学心理咨询中所谓泛化指的是：引起求助者目前不良的心理和行为反应的刺激事件不再是最初的事件，同最初刺激事件相类似、相关联的事件（已经泛化），甚至同最初刺激事件不类似、无关联的事件（完全泛化），也能引起这些心理和行为反应（症状表现）。

7. 怎样用Matlab的BP神经网络预测后五年的工资

由于你没有给出几年来工资数，无法为你预测后五年的工资。现给你一个例子，希望对你有点启发。已知2009年至2014年的某地区人口总数3583，4150，5062，4628，5270，5340；现要预测2015年和2016年的人口总数。
% 清空环境变量
clear all;close all;clc
t=2009:2014;
% x为原始序列（行向量）
x=[3583 4150 5062 4628 5270 5340];
% 自回归阶数
lag=2; 
%预测年份或某一时间段
t1=2015:2016;
%预测步数为fn
fn=length(t1);     
[f_out,iinput]=BP(x,lag,fn);   %BP神经网络函数
n1=length(t1);
P=vpa(f_out,5);
[t1' P']
% 画出预测图
figure,plot(2009:2014,iinput,'b'),hold on
plot(2014:2016,[iinput(end),f_out],'r'),grid on
title('BP神经网络预测某地区人口数')

如有问题，可以私聊或通过其他方式讨论。

8. BP神经网络完成预测

下面是几个仿真实验，用了不同的训练函数：
1.创建BP网络的学习函数，训练函数和性能函数都采用default值，分别为learngdm,trainlm和mse时的逼近结果：
由此可见，进过200次训练后，虽然网络的性能还没有为0，但是输出均方误差已经很小了，MSE=6.72804e-0.06,显示的结果也证明P和T之间非线性映射关系的拟合是非常精确的；
2.建立一个学习函数为learnd，训练函数为traingd,和性能函数为msereg的BP网络，来完成拟合任务:
可见，经过200次训练后，网络的输出误差比较大，而且网络误差的收敛速度非常慢。这是由于训练函数traingd为单纯的梯度下降训练函数，训练速度比较慢，而且容易陷入局部最小的情况。结果显示网络精度确实比较差。
3.将训练函数修改为traingdx，该i函数也是梯度下降法训练函数，但是在训练过程中，他的学习速率是可变的
在200次训练后，以msereg函数评价的网络性能为1.04725，已经不是很大,结果显示P和T之间非线性关系的拟合情况不错，网络的性能不错。