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matlab神经网络43个案例分析

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matlab神经网络套路中这段话是什么意思？在Matlab中 ， BP神经-3/求训练结果指导 ， matlab-2网络BP神经1233 。关于matlabBP神经-3/1，数据归一化，输入数据通常为P，train lm )；net . train param . epochs 2000；net . train param . goal 0.001；LP . lr 0.1；nettrain(网 。

1、小波 神经 网络模型[基于小波 神经 网络的污水出水COD预测模型]由于污水指标和污水处理工艺的复杂性，污水出水中COD含量的变化具有很强的非线性 ， 用一般方法难以建模；和神经 网络特别是小波神经 网络擅长处理复杂模型，所以采用两种网络建立污水出水COD预测模型，并进行仿真比较 。另外，通过高邮市晁海污水处理厂的监测数据进行验证分析，表明所建立的模型收敛速度快 ， 预测精度高，能够有效地预测和控制污水处理中的出水COD浓度 ， 具有一定的理论价值和应用价值 。

2、Matlab中BP 神经 网络训练结果求指导,萌新求各位大神给 分析一下,感激不尽...P，{tansig ， logsig}，train lm )；net . train param . epochs 2000；net . train param . goal 0.001；LP . lr 0.1；nettrain(网，

【matlab神经网络43个案例分析】1;2;3;4;5];%月P[P/50]；T[2;3;4;5;6]；%月训练样本T[T/50]；threshold[01;01;01;01;01;01;01];netnewff(threshold,[15 I逐句注释程序:function test _ example _ NN % function定义loadmnist _ uint8% load样本数据，名称是一个无符号的train _ x double(train _ x)/255；%将所有数据分类为1以内的test _ x double(test _ x)/255；train _ y double(train _ y)；test _ y double(test _ y)；%normalize1，数据归一化，输入数据通常为p ， 输出数据通常为t，数据格式为 ， 每列对应一个样本，归一化的常用函数为归一化数据，是一个归一化的结构，预测值在后面反归一化；2.建立网络并设置参数 。输入层数、隐式数神经 element、输出层数、设置节点传递函数的参数、训练次数、训练误差目标值、学习率在括号内，通常在0-1之间；3.预测合并分析，根据前面的归一化标准对预测结果进行反归一化，得到结果，输出误差，或者画图看预测值是否与真实值一致，或者训练后在对话框中看到MSE和R神经-3/ 。

train_x,

sigma]zscore(train_x);%化为标准分数，这是统计上的知识test_xnormalize(test_x,mu,sigma);%归一化函数总结一下，上面的代码主要起样本归一化的功能 。但是事实上，MATLAB提供了许多自带的归一化函数，无需这么烦杂的进行统计归一化 。

/image-4/[3、关于 matlab的BP 神经 网络BP神经网络每次训练中建立的神经的结构不同，所以运行结果也不同 。但结果非常接近或相似，可以预测理想值 。原则上，神经 网络可以预测未来点位 。实际上经过训练，神经 网络拟合了输入输出数据的函数关系 。只要训练的足够好，拟合的关系就足够精确，可以预测在其他输入条件下会是什么样的输出 。
训练完成后，使用t[23456]作为输入，这样你会得到一个输出 。不出意外，输出数组应该是[X]，其中X是预测t6时的r值，然后取t[34567]作为输入，同样得到t7时的R值 。根据my神经-3/预测，在t6，R15，t7，R15 ， 不知道这个结果是否正确，因为神经 网络通常需要大量的数据来训练 ， 这里给出的数据似乎太少 ， 无法拟合正确的函数 。

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