神经网络预测的流程图

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• 壹、想做预测数据，希望通过算法来得到结果。 有可能需要matlab或者python的机器学习（machinelearning）等
• 贰、如何用神经网络进行时间序列预测
• 叁、求一个bp神经网络预测模型的MATLAB程序

壹、想做预测数据，希望通过算法来得到结果。 有可能需要matlab或者python的机器学习（machinelearning）等

如果您想通过训练来预测数据，通常可以使用BP工神经网络来实现。

工神经网络是由若干个神经元相互连接组成的一个比较大的并行互连网络。

下图显示了使用BP神经网络的给定地铁线路（14至17）的客流图

贰、如何用神经网络进行时间序列预测神经网络可用于预测时间序列。 一个例子是神经网络口预测。 1990年至2009年给定地区的口已知[112830424456496050635674766592105124117132128]。 预测2010年至2016年特定地区的口。
具体实现过程：
已知数据%
t=1990:2009;
x=[112830424456496050635674766592105124117132128];
%自回归阶
lag=3;
%预测步数为fn。
fn=length(t);
%输出数据
[f_out,iinput]=BP(x,lag,fn);BP()神经网络预测函数
[x'iinput']
R2=corrcoef(x,iinput)
%预测年份或特定时期
%t1=2015:2016;
t1=length(x)+1:length(x)+7;
%预测步数为fn
fn=length(t1);
[f_out,iinput]=BP(x,lag,fn);
P=vpa(f_out,5);
%预测数据
t1=2010:2016;
[t1'P']
绘%预测图
图(6),plot(t,x,'b*-'),holdon
plot(t(end):t1(end),[iinput(end),f_out],'rp-'),gridon
title('BP神经网络预测特定区域口。 ')
xlabel('年份'),ylabel('口');
legend('2009-2014年口变化','2014-2016年口预测');

叁、求一个bp神经网络预测模型的MATLAB程序

预测BP神经网络的步骤：

1.输入和输出数据。

2.创建一个网络。 fitnet()

3.扩展训练、测试和验证数据。 net.divideParam.trainRatio;net.divideParam.valRatio;net.divideParam.testRatio

4。 训练（）

5.根据直方图评估拟合质量。 绘图仪（）；parcorr();plotresponse()

6.NET()

7.画出预测图。 plot()

执行以下命令

BP_pre diction

获取结果：

[2016,14749.003045557066798210144042969]

[2017,15092.847215188667178153991699219]

[2018,15382.150005970150232315063476562]

[2019,15398.85769711434841156005859375]

[2020,15491.935150090605020523071289062]