目前常用的神经网络

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• I、matlab中用RBF神经网络做预测的代码怎么写
• II、求做一个简单的BP神经网络的预测，感激不尽！！！
• III、BP神经网络中初始权值和阈值的设定

I、matlab中用RBF神经网络做预测的代码怎么写

clc;

clear;

add;

%%----BuildarainingsetofasilarversionofXOR

c_1=[00];

c_2=[11];

c_3=[01];

c_4=[10];

n_L1=20;%numberoflabel1

n_L2=20;%numberoflabel2

A=zeros(n_L1*2,3);

A(:,3)=1;

B=zeros(n_L2*2,3);

B(:,3)=0;

%createrandompoints

fori=1:n_L1

A(i,1:2)=c_1+rand(1,2)/2;

A(i+n_L1,1:2)=c_2+rand(1,2)/2;

结束

fori=1:n_L2

B(i,1:2)=c_3+rand(1,2)/2;

B(i+n_L2,1:2)=c_4+rand(1,2)/2;

结束

%显示点

scatter(A(:,1),A(:,2),[],'r');

holdon

它会让我们分开。 (B(:,1),B(:,2),[],'g');

X=[A;B];

data=X(:,1:2);

label=X(:,3);

%%使用kmeanstofindcintervector

n_center_vec=10;

rng(1);

[idx,C]=kmeans(data,n_center_vec);

holdon

分散(C(:,1),C(:,2),'b','LineWidth',2);

%%计算igma

n_data=size(X,1);

%calculateK

K=zeros(n_center_vec,1);

fori=1:n_center_vec

K(i)=numel(find(idx==i))))),

结束

%使用knnsearch查找每个中心向量的最近邻点

%然后计算igma

sigma=zeros(n_center_vec,1);

fori=1:n_center_vec

[n,d]=knnsearch(data,C(i,:),'k',K(i));

L2=(bsxfun(@minus,data(n,:),C(i,:))^2);

L2=sum(L2(:));

西格玛(i)=sqrt(1/k(i)*L2);

结束

%%计算权重

%kernelmatrix

k_mat=zeros(n_data,n_center_vec);

fori=1:n_center_vec

r=bsxfun(@minus,data,C(i,:)))^2;

r=bsxfun(@minus,data,C(i,:)))^2;

r=sum(r,2);

k_mat(:,i)=exp((-r.^2)/(2*sigma(i)^2));

结束

W=pinv(k_mat'*k_mat)*k_mat'*label;

y=k_mat*W;

=0.5)=1;

%y(y<0.5)=0;

%%训练函数和预测函数

[W1,sigma1,C1]=RBF_training(数据,标签,10);

y1=RBF_pre dict(数据,W,sigma,C1);

[W2,sigma2,C2]=lazyRBF_training(data),label,2);

y2=RBF_pre dict(data,W2,sigma2,C2);

扩展数据

matlab功能易于学者学习和学习；

3个功能丰富的应用盒…（如信号处理盒、通信工具箱等）为用户提供了许多方便实用的功能流程。 工具。

参考来源：百度百科—MATLAB

II、求做一个简单的BP神经网络的预测，感激不尽！！！由于我们的外推能力有限，所以考虑使用外推模型
即P=(data1~datan)T=(datan~datan+m)
启用数据输入/范围内的输出
示例：P=[1月降水量、2月降水量、5月降水量、2月降水量、3月降水量、6月降水量...]
T=[6月降水量、7月降水量。 ..]
训练后
由于降水情况在一定范围内，不具备永远延续的特性。
[使用6月降水量和7月降水量。 `11月降水量]可以由[12月降水量]导出
可以控制在样本范围内
P=[1,2,3,4,5],T=[1月降水量]、2月降水量“5月降水量”]；
6不能用来预测6月降水量
如果不明白，请继续提问。

III、BP神经网络中初始权值和阈值的设定

1.

2.ETC。

4。 .

5.。