神经网络模型训练函数trainlm的优点-搜答案-拍题作业网

神经网络不同的网络有这不同的训练函数,BP神经网络有两种训练函数,trainbp（）,利用BP算法训练前向神经网络.trainbpx（）,利用快速BP算法训练前向神经网络,即采用了动量或自适应学习,可

你这相当于软测量建模,你说的Targe是matlab神经网络工具箱中的吧?我也做了一个神经网络仿真,没有用那个工具箱,直接编的程,我的是二个输入四个输出,其实很简单,一看就懂,想要把qq邮箱给我,我发

你的P=[0.5,0.6,0.2,0.8.0.6;这一段中0.8后面应当是逗号而不是点号,这样matlab是认不出来的.也就是P=[0.5,0.6,0.2,0.8,0.6;

我现在也是学习神经网络仿真的,我想你推荐一下找一本中文版的“MATLAB神经网络应用设计”这本书很全面

epochs:100最大训练次数goal:0训练目标max_fail:5最多验证失败次数mem_reduc:1Factortouseformemory/speedtradeoffmin_grad:1.

激励函数用于神经元由输入计算输出的,而训练函数和学习函数是基于误差,来修改权值和阈值的,再就完成了一次训练,然后继续迭代,知道达到迭代次数或满足精度.然而,学习函数和训练函数的功能貌似很相近,至于具体

你的程序训练完毕后根本就没达到目标误差,就是说训练效果不好,不能进行预测,只有训练结果好了才能预测仿真,你再改一下隐含层神经元数或者训练和传递函数试试吧~另外输入层的值可以归一化也可以不归一化,归一化

建议你参考这本书,在股市预测有实例《精通MATALB神经网络》朱凯、张正林编著神经网络预测（17章）

traingdx有动量和自适应lr的梯度下降法trainlmLevenberg-Marquardt方法traind梯度下降法

训练用的数据是用来给神经网络学习和测试的,让神经网络学习到这样的输入能有怎样的输出.训练数据一般分为两组,一组用于神经网络学习（一般情况这组数据占总数据量的3/4左右,也可能更多,依情况而定）,另一组

一般用trainlm,超大规模的用trainscg、traingdm.trainbr用的少.具体数学原理看书去吧.

楼主,首先,我不是高手其次,你的T中间的00最好分开写,还有threshold中的01（如果是要分开的话）再次,newff中的,我改成了这样net=newff(threshold,[5,5],{‘ta

建议你参考一下雷英杰《MATLAB遗传算法工具箱与应用》这本书,上面介绍的很明白.

时间序列模型是指采用某种算法（可以是神经网络、ARMA等）模拟历史数据,找出其中的变化规律,神经网络模型是一种算法,可以用于分类、聚类、预测等等不用领域；两者一个是问题模型,一个是算法模型

这个还不是很清楚的了啊

我用.NET做过一个,不过准确率没这么高,75%到80%,可能是输入点少的缘故（4个）,总体样本一万多条,我随机抽取100条样本训练神经网络qq1320379472

matlab不支持混编

net1=newff(minmax(pX),[16,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); 这个是激活函数的语

net.iw{1,1}=W0;输入层和隐层间的权值,net.b{1}=B0输入层和隐层间的阈值net.lw{2,1}=W1;隐层到输出层间的权值,net.b{2}=B1;隐层到输出层间的阈值上面是对三

可以使用MATLAB,里面有现成的神经网络工具箱,用来建立BP网络是很简单和方便的.