求一个BP神经网络matlab代码,可以用几组数据预测一组数据

1. 求一个BP神经网络matlab代码,可以用几组数据预测一组数据

附件是一个电力系统负荷预测的BP神经网络预测案例，所有数据都已经归一化，可以直接运行。

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。它的学习规则是使用最速下降法，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)。

2. 求一个BP神经网络matlab代码,可以用几组数据预测一组数据的

还需要吗？需要的话可以私信我

3. matlab BP神经网络预测下一组数据问题

楼主用的MATLAB是什么版本？
这段代码在2008b中会报错，虽然可以排除，但修改后在你的系统上未必兼容，所以最好用和你比较接近的版本来调试分析。

4. matlab BP神经网络人口预测，用32个数据每4个为一组，前三个为输入，进行滚动预测

你最好用优化算法优化一下，结果肯定会更好，我做过一些这方面的研究，我给你个简答的遗传算法优化BP网络的列子，你可以套用一下，就出来了，同样是预测：
 神经网络遗传算法函数极值寻优

%% 清空环境变量
clc
clear

tic
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载输入输出数据
load data1 input output

%从1到2000间随机排序
k=rand(1,4000);
[m,n]=sort(k);

%找出训练数据和预测数据
input_train=input(n(1:3900),:)';
output_train=output(n(1:3900),:)';
input_test=input(n(3901:4000),:)';
output_test=output(n(3901:4000),:)';

%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);

%% BP网络训练
% %初始化网络结构
net=newff(inputn,outputn,5);

net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.0000004;

%网络训练
net=train(net,inputn,outputn);

%% BP网络预测
%预测数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
 
%网络预测输出
an=sim(net,inputn_test);
 
%网络输出反归一化
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);

%% 结果分析

figure(1)
plot(BPoutput,':og')
hold on
plot(output_test,'-*');
legend('预测输出','期望输出','fontsize',12)
title('BP网络预测输出','fontsize',12)
xlabel('样本','fontsize',12)
ylabel('输出','fontsize',12)

%预测误差
error=BPoutput-output_test;

figure(2)
plot(error,'-*')
title('神经网络预测误差')

figure(3)
plot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*');
title('神经网络预测误差百分比')

errorsum=sum(abs(error))

5. 用matlab软件预测一组数据未来走势，用到了BP神经网络法，请问如何在matlab里输入程序代码？多谢各位。

如果程序语句较少，可在命令窗中提示符后直接输入，回车就显示结果。如果程序语句较多，可写成m文件，保存后，运行，就会在命令窗中显示结果。你要预测趋势，应属于后一种。

6. 求一份用BP神经网络进行预测的matlab代码，自己根据实际问题再套用一下

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。它的学习规则是使用最速下降法，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)。

上传的m文件里是一个电力系统负荷预测的实例，用的是最简单的BP算法，你可以参考。

7. 用matlab中bp神经网络实现由输入值预测输出值的程序

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]=train(net,inputn,outputn);%网络训练
%网络预测输出
an=sim(net,inputn_test);
 
不过只了解输入预测输出，这些还不够，还要看你的输入数据的量，来确定隐含层，还需要看数据是不是归一化，我专门做神经网络的预测工作，可否加QQ探讨一下？

8. BP神经网络算法之用几组数据去预测将来的matlab实现

只要有输入，就可以预测，跟你说的年份没关系。