DPS软件的BP神经网络预测.怎样预测未来几年的数答：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梯度下降法，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)。
bp神经网络如何实现预测离职预警?答：BP神经网络可以用于实现预测离职预警，具体可分为以下几个步骤：数据采集与预处理：收集员工的相关信息，如个人资料、工作经验、绩效记录等，并进行数据清洗和特征提取。构建神经网络模型：使用BP神经网络算法，对各项特征进行输入，并赋给权重和偏置，在不断使用训练数据集的过程中，优化神经网络的参数以及...
基于Matlab和BP神经网络的固体火箭 发动机比冲性能的预测答：本文采用现在应用最为广泛的MATLAB神经网络工具箱,利用基于BP算法的人工神经网络建立固体火箭发动机比冲性能预测模型,以提高比冲的预测精度。 1 BP神经网络模型 BP网络由于结构简单,具有较强的非线性映射能力,是应用最为广泛的一类神经网络。BP神经网络的学习过程分为信息的正向传播过程和误差的反向传播过程两个阶段。
bp神经网络构建预测模型后怎么看出输入变量的重要性程度答：bp神经网络构建预测模型后看预测效果。神经网络不能像树模型这些通过shape来预测重要性，计算量太大不适用，要通过permutation预测，进训练好的模型预测，预测效果越差即准确率越差，就说明特征重要性越大。
BP神经网络完成预测答：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...
BP人工神经网络方法答：（三）塔北雅克拉地区BP神经网络预测实例 以塔北雅克拉地区S4井为已知样本，取氧化还原电位，放射性元素Rn、Th、Tc、U、K和地震反射 构造面等7个特征为识别的依据。 构造面反映了局部构造的起伏变化，其局部隆起部位应是油气运移和富集的有利部位，它可以作为判断含油气性的诸种因素之一。在该地区...
如何使用BP神经网络预测物流相关内容?答：附件是一个预测实例，matlab编程，可供参考。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...
BP神经网络在地面沉降预测中的应用答：因此，要求预测模型能以在现有资料、信息基础，准确反映研究区的自然背景条件、地下水开采行为与地面沉降过程之间的复杂联系，并能识别和适应不同影响因素随时间发生的改变。BP神经网络作为一个非线性系统，可用于逼近非线性映射关系，也可用于逼近一个极为复杂的函数关系，是解释和模拟地面沉降等高度复杂的非...
BP人工神经网络答：BP神经网络模型在建立及应用过程中，主要存在的不足和建议有以下四个方面：（1）对于神经网络，数据愈多，网络的训练效果愈佳，也更能反映实际。但在实际操作中，由于条件的限制很难选取大量的样本值进行训练，样本数量偏少。（2）BP网络模型其计算速度较慢、无法表达预测量与其相关参数之间亲疏关系。（3...
深入理解BP神经网络答：BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置。神经网络的基本组成单元是神经元。神经元的通用模型如图所示，其中常用...
网友点评：
麻宋澜15342213480：
编写matlab的bp神经网络用于预测 -
省直辖县级行政单位1979回复：
直接用神经网络工具箱里面的函数做: d = [ 1 0.31 0.27 0.41 0.2 0.6 0.21 2 0.31 0.27 0.41 0.2 0.7 0.19 3 0.31 0.27 0.41 0.2 0.8 0.17 4 0.31 0.39 0.63 0.5 0.6 0.62 5 0.31 0.39 0.63 0.5 0.7 0.63 6 0.31 0.39 0.63 0.5 0.8 0.65 7 0.31 0.51 0.85 0.8 0.6 ...
麻宋澜15342213480：
基于时间序列matlab的BP神经网络预测 -
省直辖县级行政单位1979回复：
楼上的程序是对的,但是你只有输出数据,输入数据是什么呢? 难道是时间,年限和输出数据之间没关系吧.所以你的原始数据条件不够 net=newff(minmax(P)【7,1],{'tansig','logsig'},'traingdx'); newff为建立一个BP神经网络,minmax(P为输入数据...
麻宋澜15342213480：
bp神经网络预测matlab源代码 -
省直辖县级行政单位1979回复：
P=[1;2;3;4;5];%月 P=[P/50];T=[2;3;4;5;6];%月训练样本 T=[T/50];threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1]; net=newff(threshold,[15,7],{'tansig','logsig'},'trainlm'); net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.goal=0.001; LP.lr=0.1; net=train(net,P,T); P_test=[6月]';%6月数据预测7月 P_test=[P_test/50]; y=sim(net,P_test) y=[y*50]
麻宋澜15342213480：
如何用matlab构建一个三层bp神经网络模型,用于预测温度. -
省直辖县级行政单位1979回复：
第0节、引例本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 找到.这里简要介绍一下Iris数据集:有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类....
麻宋澜15342213480：
用matlab中bp神经网络实现由输入值预测输出值的程序 -
省直辖县级行政单位1979回复：
给你个例子如下,net=newff(inputn,outputn,[8,4],{'tansig','purelin'},'trainscg');%初始化网络结构%网络参数配置(迭代次数、学习率、目标) net.trainParam.epochs=3000; net.trainParam.lr=0.08; net.trainParam.goal=0.05; net.divideFcn = ''; [net,tr]...
麻宋澜15342213480：
bp神经网络股票价格预测的MATLAB编程
省直辖县级行政单位1979回复：
P=[];'输入,开盘价,最高价,最低价,收盘价成交量依次5天的数据' T=[];'输出,即第二日的收盘' net=newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','logsig'},'traingdx'); net.trainParam.epochs=1000; '最大训练次数,根据需要可自行调节' net....
