資源簡介
bp神經網絡預測，簡單方便，容易上手，親測可用，移植性強！
代碼片段和文件信息
%一個簡單的BP網絡擬合問題
%訓練樣本的生成
P=-1:0.1:1;
T?=?[-.9602?-.5770?-.0729??.3771??.6405??.6600??.4609?...
??????.1336?-.2013?-.4344?-.5000?-.3930?-.1647??.0988?...
??????.3072??.3960??.3449??.1816?-.0312?-.2189?-.3201];
chois=rand（size（T））;
T=T+chois;
PR=minmax（P）;
%創建網絡
net=newff（PR[10?1]{‘tansig‘‘purelin‘}‘traingd‘）;
%設置訓練參數
net.trainParam.epochs=3000;
net.trainParam.goal=0.001;
%訓練網絡
net=train（netPT）;
%仿真
y=sim（netP）;
%作出擬合圖形
figure
plot（PT‘o‘?P?y‘r*:‘）;
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件?????????527??2011-11-25?23:21??Example1.m
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