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  • 在google找的一个完整贝叶斯小波神经网络matlab工具箱,代码非常完整,更多功能请下载者自己探索,阅读readme即可运行程序!!
  • MATLAB 神经网络预测工具箱

    千次阅读 多人点赞 2019-05-20 00:41:43
    神经网络 神经网络预测,在使用上,类似一个黑盒子,输入一些自变量,输出一些因变量。

    神经网络

    • 神经网络预测,在使用上,类似一个黑盒子,输入一些自变量,输出一些因变量。
      在这里插入图片描述
    • 如图,从 Input 到 Output 中间有两个层,我们不需要知道他是怎么工作的,只需要知道我们需要设置哪些变量,如何使用就好了。

    神经网络工具箱

    • 我们先从神经网络工具箱说起,工具箱的可视化界面和设计好的步骤有助于我们理解。
    • 首先输入 nnstart 选择 fitting start 或者从App里直接找到 fitting start
    • 点击 next 会出现如下画面
      在这里插入图片描述
    clear
    x1 = [7 1 11 11 7 11 3 1 2 21 1 11];
    x2 = [26 29 56 31 52 55 71 31 54 47 40 66];
    x3 = [6 15 8 8 6 9 17 22 18 4 23 9];
    x4 = [60 52 20 47 33 22 6 44 22 26 34 12];
    y = [78.5 73.4 104.3 87.6 95.9 109.2 102.7 72.5 93.1 115.9 83.9 113.3];
    X = [x1' x2' x3' x4'];
    y = y';
    
    • 其中数据如上所示,通常我们每一列是一个变量的多组数据,所以我们要选择 Matrix rows
      在这里插入图片描述
    • 接着会出现上图,选择训练、调整、测试的比例。其中训练、调整是机器学习过程,在学习中会自动调整参数,而测试只是用测试数据和原始数据进行比较,判断预测的准确度,并不会改变网络参数。
      在这里插入图片描述
    • 如上图,输如隐藏层参数(输出层参数是和Output 维度相同的),这个参数是影响我们网络精度的重要参数,建议多试几次进行比较。
      在这里插入图片描述
    • 接着我们要选择网络函数,有三个函数可选,不同特点的数据最优函数是不一样的,这也是影响网络精度的选择。同样,我们可以多试几次比较。点击 train 开始训练。
      在这里插入图片描述
    • 如图,即为训练后的窗口,此时网络已经训练完成,参数英文名说的很清楚了,就不赘述了。

    神经网络评价

    • 建立完神经网络后,我们要对神经网络进行评价,判断网络拟合的效果如何。
    • 如上图,在 Plots 里面有五个按钮,点击可以自动作图。根据这些可视化的图可以判断网络效果。我经常用的是 Error Histogram 和 Regression
    • Error Histogram

    在这里插入图片描述

    • 如图,误差分布图,很好的预测模型,误差集中在0附近,且基本呈正态分布。本例数据少,可见效果很不好。如果是大量数据,效果会很明显,下图是某次建模时画出的误差图。
      在这里插入图片描述
    • Regression

    在这里插入图片描述

    • 如图,四个图分别是训练、调整、测试、所有数据的四张图。
    • 横坐标是原始值,纵坐标是预测值,所以我们希望点都在虚线(y = x)上,根据偏离程度可以看出误差。粗直线是根据这些点拟合的回归直线。R是相关度,越接近1表示越好(本例数据过少,有两个图只有两个数据点,出现了 R = 1 的情况)
    • 如下图是某次建模时做出的 Regression 图,可以看出,当数据很多时效果会很好。
      在这里插入图片描述

    神经网络预测

    • 在评价网络满意之后,点击 next 到下图
      在这里插入图片描述
      即可以将得到的结果存在工作区中
    • 将网络命名为 net 存入工作区,再用 sim 函数即可预测。
      在这里插入图片描述

    总结

    • 影响网络的参数有:隐藏层参数;训练、调整、测试比例;训练函数。当然,由于训练数据是随机的,所以每一次都会有差距。
    • 当我们要寻找最佳参数,或者有很多组网络需要构建时,用工具箱就会很麻烦,这时候就需要掌握用代码控制上述步骤。
    展开全文
  • MATLAB神经网络工具箱

    2017-11-08 16:19:49
    MATLAB神经网络工具箱
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  • Matlab工具指导资料,MATLAB软件,神经网络工具箱函数
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  • matlab神经网络工具箱神经网络的训练使用训练好的神经网络进行预测 matlab工具箱可以构建简单的网络模型,原理就不多阐述了,用起来就点点点就行。 神经网络的训练 导入数据:选择合适的数据,一定要选数值矩阵...

    matlab工具箱可以构建简单的网络模型,原理就不多阐述了,用起来就点点点就行。

    神经网络的训练

    另一种工具箱使用方法

    1. 导入数据:选择合适的数据,一定要选数值矩阵形式
      在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    2. 进行训练
      在这里插入图片描述

    接下来就点next,选择输入输出,Sample are是选择以行还是列放置矩阵的,注意调整

    在这里插入图片描述

    接下来一直next,在这儿点train

    在这里插入图片描述

    查看结果

    在这里插入图片描述

    1. 导出代码:再点next,直到这个界面,先勾选下面的,再点Simple Script生成代码

    在这里插入图片描述

    使用训练好的神经网络进行预测

    使用下方命令,z是需要预测的输入变量,net就是训练好的模型

    在这里插入图片描述

    再将结果输出成excel就行啦

    在这里插入图片描述

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  • 基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现-基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现[1].pdf 基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现,欢迎访问下载。 Figure14.jpg
  • matlab当中使用循环进行bp神经网络的编程,不使用工具箱加深对于神经网络的理解
  • 传统神经网络训练模型,实现多输入多输出预测
  • Matlab神经网络工具箱应用简介.pdf
  • matlab神经网络工具箱

    2021-09-10 10:16:59
    matlab神经网络工具箱 matlab拥有着很多实用的工科计算工具,其中就包含了神经网络工具箱。利用matlab,可以很容易地搭建一个实用的神经网络。 启动神经网络工具箱 nnstart 输入后,会出现窗体,点击对应的窗体即可...

    matlab神经网络工具箱

    matlab拥有着很多实用的工科计算工具,其中就包含了神经网络工具箱。利用matlab,可以很容易地搭建一个实用的神经网络。

    启动神经网络工具箱

    nnstart
    

    输入后,会出现窗体,点击对应的窗体即可启动相关的训练程序。

    其中包含

    • nftool(Neural network fitting tool,神经网络拟合工具) 常用于线性拟合
    • nprtool(Neural network pattern recognition tool,神经网络模式识别工具) 常用于分类问题(有标签)
    • nctool(Neural network classification or clustering tool,神经网络分类与聚类工具) 用于聚类问题(无标签)
    • ntstool(Neural network time series tool,神经网络时序拟合工具) 带有记忆功能的拟合工具

    启动后按照指引,可以执行对应的功能。

    神经网络拟合数据

    据证明,简单的神经网络可以拟合任何实际的函数。

    LM算法(Levenberg-Marquardt)适合于大多数的问题,但对于有小噪声干扰的数据,贝叶斯正则化算法(Bayesian Regularization)可以通过长时间的运算以获得更好的拟合效果。对于大规模的问题,量化共轭梯度法(Scaled Conjugate Gradient)更推荐适用,因为其梯度计算比实用雅各比行列式能节约更多的内存。

    神经网络模式分类

    神经网络在分类问题上也很实用。

    对于分类问题来说,其数据格式应该是这样的:

    • 二分类
    inputs  = [0 1 0 1; 0 0 1 1];
    targets = [1 0 0 1; 0 1 1 0];
    
    • 三分类
    inputs  = [0 0 0 0 5 5 5 5; 0 0 5 5 0 0 5 5; 0 5 0 5 0 5 0 5];
    targets = [1 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 1 1 1 0; 0 0 0 0 0 0 0 1];
    

    输入为MxN维矩阵,对于K分类问题,输入应该为MxK维矩阵。对输出来说,每个分类的列都应该只包含一个1,其余为0。

    自组织映射聚类

    聚类问题是神经网络的一个出色的应用,通过相似性对数据进行分组。

    动态时序神经网络

    动态神经网络适用于时序预测。

    网络参数

    为了验证网络效果,我们需要对生成的网络参数进行分析。

    Performance(误差函数)

    • mse(Mean squared normalized error performance function,归一化均方误差函数) 表现数据与预测值直接的距离和,越小越好。

    Regression(相关性)

    表现为系统输出与数据之间的关联性,越接近于1表现越好。

    Training State(训练状态)

    • Gradient梯度
    • Mu学习率
    • Validation Checks失败检验次数

    Error Histogram(误差直方图)

    横坐标为目标值-输出值,纵坐标为出现的次数。

    Confusion(混乱型)

    表现不同数据集中的分类的精确性,横坐标为目标分类,纵坐标为系统训练的输出分类。

    红色表示错误分类,绿色表示正确分类。高亮块表示当前训练得到的精确度,右下角表示总体精确度。

    Receiver Operating Characteristic(认知工作特性)

    表现不同数据集中的ROC特性,对于完美的测试结果,应该贴合在左上边框,表现为全敏感性和全特异性。

    参考文献

    本文首载自RuaBlog,欢迎访问我的博客。

    Matlab训练神经网络实操 - 知乎 (zhihu.com)

    matlab官方文档

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  • matlab神经网络工具箱系统预测 有原始数据 根据原始数据预测未来十年内的数据
  • Matlab_神经网络工具箱(GUI界面的使用方法)(看完)
  • % Solve an Autoregression Time-Series Problem with a NAR Neural Network% Script generated by NTSTOOL% Created Fri Sep 06 15:58:21 CST 2013%% This script assumes this variable is defined:%% sjxl - fe.....

    % Solve an Autoregression Time-Series Problem with a NAR Neural Network

    % Script generated by NTSTOOL

    % Created Fri Sep 06 15:58:21 CST 2013

    %

    % This script assumes this variable is defined:

    %

    %   sjxl - feedback time series.

    targetSeries = tonndata(sjxl,false,false);

    % Create a Nonlinear Autoregressive Network

    feedbackDelays = 1:2;

    hiddenLayerSize = 10;

    net = narnet(feedbackDelays,hiddenLayerSize);

    % Prepare the Data for Training and Simulation

    % The function PREPARETS prepares timeseries data for a particular network,

    % shifting time by the minimum amount to fill input states and layer states.

    % Using PREPARETS allows you to keep your original time series data unchanged, while

    % easily customizing it for networks with differing numbers of delays, with

    % open loop or closed loop feedback modes.

    [inputs,inputStates,layerStates,targets] = preparets(net,{},{},targetSeries);

    % Setup Division of Data for Training, Validation, Testing

    net.divideParam.trainRatio = 70/100;

    net.divideParam.valRatio = 15/100;

    net.divideParam.testRatio = 15/100;

    % Train the Network

    [net,tr] = train(net,inputs,targets,inputStates,layerStates);

    % Test the Network

    outputs = net(inputs,inputStates,layerStates);

    errors = gsubtract(targets,outputs);

    performance = perform(net,targets,outputs)

    % View the Network

    view(net)

    % Plots

    % Uncomment these lines to enable various plots.

    %figure, plotperform(tr)

    %figure, plottrainstate(tr)

    %figure, plotresponse(targets,outputs)

    %figure, ploterrcorr(errors)

    %figure, plotinerrcorr(inputs,errors)

    % Closed Loop Network

    % Use this network to do multi-step prediction.

    % The function CLOSELOOP replaces the feedback input with a direct

    % connection from the outout layer.

    netc = closeloop(net);

    [xc,xic,aic,tc] = preparets(netc,{},{},targetSeries);

    yc = netc(xc,xic,aic);

    perfc = perform(net,tc,yc)

    % Early Prediction Network

    % For some applications it helps to get the prediction a timestep early.

    % The original network returns predicted y(t+1) at the same time it is given y(t+1).

    % For some applications such as decision making, it would help to have predicted

    % y(t+1) once y(t) is available, but before the actual y(t+1) occurs.

    % The network can be made to return its output a timestep early by removing one delay

    % so that its minimal tap delay is now 0 instead of 1.  The new network returns the

    % same outputs as the original network, but outputs are shifted left one timestep.

    nets = removedelay(net);

    [xs,xis,ais,ts] = preparets(nets,{},{},targetSeries);

    ys = nets(xs,xis,ais);

    closedLoopPerformance = perform(net,tc,yc)

    展开全文

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