如何建立神经网络模型

人工神经网络有很多种，我只会最常用的BP神经网络。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。

简单点说，人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。

在学习的过程中，它根据正确结果不停地校正自己的网络结构，最后达到一个满意的精度。这时，它才开始真正的工作阶段。

学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件。利用该软件，你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型。

如果你想自己编程实现人工神经网络，那就需要找一本有关的书籍，专门看神经网络学习算法的那部分内容。因为“学习算法”是人工神经网络的核心。最常用的BP人工神经网络，使用的就是BP学习算法。

BP网络训练图：

P = [1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009];%输入向量

T = [1154 2121 2597 2518 352 4634 509 558 614 700 696 712];%期望输出

Z=[2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020]

%创建两层的BP网络：

net = newff([1998 2009],[100 1],{'tansig' 'purelin'});

nettrainparamshow=50;

%每次循环50次

nettrainParamepochs = 500;

%最大循环500次

net = train(net,P,T);

%对网络进行反复训练

只给出了一部分程序，其余的QQ传给你，留你的QQ。

结果：

Y =

Columns 1 through 7

1154067 2120911 2597029 2517979 3520027 4634023 5089910

Columns 8 through 12

5580155 6139892 6999980 6960063 7119970

预测值a =

Columns 1 through 7

7119970 7117126 7494216 7492672 7467096 7467096 7510786

Columns 8 through 11

7602729 7573316 6965151 6965151

分别是2010-2020年的预测数据。

1、准备用于训练和测试神经网络的数据集。可以使用MATLAB中的数据导入工具或从文件中读取数据。可以使用MATLAB中的数据可视化工具来更好地理解数据。

2、在MATLAB命令窗口中输入命令neuralnetwork，打开神经网络工具箱。

3、使用准备好的数据集来训练神经网络模型。可以使用MATLAB中的train函数或使用工具箱中的GUI界面来进行训练。

4、使用测试数据集来测试和评估已经训练好的神经网络模型。

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