matlab2024神经网络工具箱

本文目录一览

• MATLAB神经网络训练工具箱，自动建立神经网络求解（数学建模赛美赛必备）
• MATLAB神经网络拟合工具箱NeuralNetFitting实现回归预测
• MATLABBP神经网络工具箱使用步骤

MATLAB神经网络训练工具箱，自动建立神经网络求解（数学建模赛美赛必备）

随着美比赛的临近，北海提醒大家，神经网络等启发式算法至关重要，因为C题往往需要处理大量数据。 在《从零开始学习数学建模》课程系列中，我专门录了一段关于神经网络训练工具箱的，适合赛前学习和掌握。
如果您购买了整个课程包，不用担心，在B站分享这部分教程不会超过总时的25%。 获取本节代码和数据文件只需关注微信公众号“数学建模BOOM”并回复“神经网络”即可。 此外，公众号还提供大量模型和算法强化课程。 点击“课程”查看其他。
然而，值得注意的是，尽管神经网络在某些情况下表现良好，但它们并不适用于所有问题。 美考试C题使用时需谨慎。 建议参考《谨慎使用神经网络和其他启发式算法》一文。 更多模型和算法详细讲解，请续关注我们的公众号。

MATLAB神经网络拟合工具箱NeuralNetFitting实现回归预测

本文讲解了在MATLAB软件中使用神经网络拟合工具箱（NeuralNetFitting）实现回归预测的具体方法。 首先，导入数据时，通过readtable()函数从Excel中读取数据，然后因变量Y和自变量X就准备好了。 对于多个自变量，必须将它们组合并放入单个变量X。
接下来，运行MATLAB软件并选择“APP”→“NeuralNetFitting”开工具箱。 在“NeuralNetworkStart”界面中，选择输入和输出。 使用鼠标在MATLAB工作区中找到相应的变量，并确保数据维度设置正确。
继续点击“下一步”进入数据集共享界面。 在此选择验证集和测试集之间的比率。 一般来说，数据量较小时该比例为6:2:2，数据量较大时为98:1:1。 根据实际情况进行调整。
然后点击“下一步”进入神经网络结构配置界面。 只能配置隐层神经元的数量。 默认为1层，无法更改。 对于隐层数，建议先填写默认值10，并根据模型精度和运行时间进行二次调整。
点击“下一步”后，进入神经网络模型训练界面。 选择训练算法并提供三个选项：Levenberg-Marquardt算法、贝叶斯正则化算法和Scaledconjugategradientbackpropagation算法。 结合数据的特点，一般首选Levenberg-Marquardt算法。
模型训练完成后，界面显示训练结果窗口和准确率评估值。 如果对模型不满意，可以重复训练多次并调整参数来重建模型。 如果模型初步满意，点击“下一步”进入模型调整界面，进一步优化模型。
继续点击“下一步”进入解决方部署界面。 该接口提供代码生成、关键参数存储等功能。 选择“GenerateScripts”即可自动生成MATLAB代码，方便模型训练。 将模型参数保存在“SaveDatatoWorkspace”中，以便以后直接调用模型。
保存后，点击“完成”退出神经网络拟合工具箱。 如果系统未存储任何代码或参数，则会出现一条消息以确认退出。

MATLABBP神经网络工具箱使用步骤

开始使用MATLABBP神经网络工具教程：

首先导入数据是关键步骤：

点击“导入数据”按钮，源数据选择需要的并保存，以便目标预测和其他数据分别导入。
接下来，转换数据格式，使用table2arraydata函数将数据格式转换为double数组。

构建模型涉及以下步骤：

开“NeuralNetFitting”，跳过第一个界面并选择数据。
定位数据集，一般设置70%为训练集，15%为验证集，15%为测试集，然后点击“下一步”。
确定神经元隐层数，一般为5~15，效果而定。
训练算法通常足以失败，并根据相应的效果进行适应。
模型建立后，检查拟合优度和误差直方图，这对于评估模型性能很重要。
最后，除了训练的结果。

预测时，使用简单的函数，形式为：y=sim(model_name,[element_a,element_b])，输入数据之间用英文分号分隔。

如果需要查看模型参数，如权重、阈值、传递函数等，可以参考以下信息：

输入层到隐层权重值：net.iw{1,1}
输入层到阈值隐层：theta=net.b{1}
隐层到输出层权重：net.lw{2,1}
隐层到输出层的阈值：theta2=net.b{2}
传递函数：查看net.layers{1}.transferFcn和net.layers{分别为输入层和隐层2}.transferFcn