先用newff函数建立网络，再用train函数训练即可。1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差...

p=[-1-231-115-3]目标矢量为t=[-1-111]解：本例的MATLAB程序如下：closeallclearechoonclcNEWFF——生成一个新的前向神经网络TRAIN——对BP神经网络进行训练SIM——...

BP神经网络是最基本、最常用的神经网络，Matlab有专用函数来建立、训练它，主要就是newff()、train()、sim()这三个函数，当然其他如归一化函数mapminmax()、其他net的参数设定（lr、goal等）设置好，就可以通过对历史数据的...

1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主...

matlab编写BP神经网络很方便的，这个工作不用像编程序的C什么的那样还要编写算法。这个算法早已经在软件的库里提供了。你只要用一条语句就出来了。把参数，深度和节点固定的往里一代数就可以了。还有一点，注意最后结果的收敛...

用BP神经网络可以对任意阶乘的训练向量进行训练。然后输出目标向量，最后预测未来的量。例如：已知55个数据，用5×40向量数据作为训练向量，然后输出1×40的数据向量（即对5-45序列进行预测），最后，再对46-66序列进行预测...

最好自己用for循环来编写，matlab里面的函数都是经过优化的，结构和变量对应关系很赋值。再说，现在的电脑性能很好，不在乎优化节省出来的时间。最主要的是，自己编写的神经网络程序，可以随便修改，这对研究神经网络算法是很重要...

Matlab里有对应的变学习速率的函数。bpnet=newff(x,[60,4],{'logsig','logsig'},'traingda');%'traingda'表示自适应学习速率调整方法bpnet.trainParam.show=50;bpnet.trainParam.lr=0.01;%预设值的学习...

比较新的版本，比如说matlab2010以上的，都不需要装神经网络的工具箱建立网络步骤：1、数据归一化：输入的数据通常为P,输出数据通常为T，数据格式为：每列对应一个样本，归一化常用函数：mapminmax[pn,ps]=mapminmax(p)...

6]作为输入，这样会得到一个输出。不出意外的话，输出的数组应该是[13141415X],这里的X就是预测t=6时的R值。然后以t=[34567]作为输入，同理得到t=7时候的R值。根据我的神经网络预测，t=6时，R=...