今天给各位分享matlab中的bp神经网络怎么调用的知识，其中也会对bp神经网络 解决办法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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MATLAB里bp神经网络怎么做滚动预测
就是根据以往的数据，通过训练以往的数据会得到一个算法，然后根据得到的算法预测，举个简单的例子，比如说现在假设1+1可以得到2，就是两个1会得到一个2，那么就用两个1作为训练数据，2就是目标值，每次训练之后会有一个结果，将这个结果不断和目标值进行误差对比，如果误差无法达到要求，就再返回重新训练，直到训练结果和目标值的误差达到理想的误差，之后再通过得到的算法可以算出接近2的结果，在使用中就是假设前几次的数据对于后一次的数据有影响，用前几次作为训练数据，后一次的作为目标值，不断通过训练会得到一个算法，用这个算法就可以进行后续数据的预测，说的不够完善的地方多多见谅
bp神经网络能干什么
BP神经网络是一种按照误差反向传播算法训练的多层前馈网络，也是目前应用最广泛的神经网络模型之一。它由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
输入层的神经元负责接受外界发来的各种信息，并将信息传递给中间层神经元，中间隐含层神经元负责将接收到的信息进行处理变换，根据需求处理信息，实际应用中可将中间隐含层设置为一层或者多层隐含层结构，并通过最后一层的隐含层将信息传递到输出层，这个过程就是BP神经网络的正向传播过程。
matlab中的bp神经网络怎么调用
matlab中调用bp神经网络的指令有newff和sim，用这两个指令即可完成bp神经网络的调用，调用语句格式如下:
net=newff（a，b）
y=sim（net，a）
bp神经网络优缺点
多层前向BP网络的优点：
网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题；
网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力；网络具有一定的推广。
缺点：BP算法的学习速度很慢，其原因主要有：由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂，因此，必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效；
存在麻痹现象，由于优化的目标函数很复杂，它必然会在神经元输出接近0或1的情况下，出现一些平坦区，在这些区域内，权值误差改变很小，使训练过程几乎停顿；为了使网络执行BP算法，不能用传统的一维搜索法求每次迭代的步长，而必须把步长的更新规则预先赋予网络，这种方法将引起算法低效。
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