基于人工神经网络的数据预测

目 录 1.引言.............................................................. 1

1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5

2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................

目 录 1.引言.............................................................. 1

1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5

2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................

目 录 1.引言.............................................................. 1

1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5

2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................

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基于BP神经网络的矿山GPS数据时间序列预测分析

作者：赵永未 杨力纲 袁兴明

来源：《科技创新导报》2011年第34期

摘 要：随着全球经济的发展，天然资源受到了过度的开采，使得地质灾害日益严重。而地面变形塌陷灾害是一种很重要的地质灾害。为了减少矿区周围危害的发生，本论文利用GPS对矿山地表岩移观测得到的数据，采用MATLAB神经网络方法建立GPS数据时间序列预测模型，并且成功的预测出了未来一期的地表移动变化。应用结果表明，神经网络是很好的处理非线性动态数据，能够反映出要素之间的非线性关系，计算精度高，预测准确度高，具有较强的实用性。

关键词：GPS数据时间序列 地表移动 神经网络 变形监测 TP183

Abstract:With the global economic development, natural resources have been over-exploitation, the increasingly serious geological disasters. In order to redu

比较好的空间模型的文章

维普资讯

第2卷 9

第1期

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20 0 0年 2 月

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中田分类号： 28 P 0

文蕾标识码： A

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基于人工神经网络面插值的方法研究尤淑撑，严泰来( 4 )

弋 Ip批 8

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Ab t a t Bae nt eh p te i pe e tdb r i h tt rely ra t ca e r l ewo k ( s r c: s d o h y o h ss r sn

人工神经网络实验指导《人工神经网络》

实验指导

北京工商大学信息工程学院《人工神经网络》课程组编写

1 / 22

人工神经网络实验指导

目录

第一部分实验准备 (1)

第1章NeuDesk软件 (2)

1.1NeuDesk软件概述 (2)

1.2NeuDesk软件使用说明 (2)

1.2.1样本的输入 (2)

第2章Matlab神经网络工具箱 (6)

2.1 MATLAB 神经网络工具箱概述 (6)

2.1.1神经网络工具箱的帮助和安装 (6)

2.2 MATLAB 神经网络工具箱函数 (6)

2.2.1 网络创建函数 (6)

2.2.2 网络应用函数 (7)

2.2.3 权函数 (7)

2.2.4 网络输入函数 (7)

2.2.5 转移函数 (7)

2.2.6 初始化函数 (8)

2.2.7 性能分析函数 (8)

2.2.8 学习函数 (8)

2.2.9 自适应函数 (8)

2.2.10 训练函数 (8)

2.2.11 分析函数 (8)

2.2.12 绘图函数 (8)

2.2.13 符号变换函数 (9)

2.2.14 拓扑函数 (9)

2.3 MATLAB使用说明 (9)

2.3.1MATLAB界面 (9)

2.3.2在MATLAB环境下运行程序 (9)

第二部分实验 (13)

第3章BP网络的设计 (1

人工神经网络在蕨类植物生长中的应用

摘要：人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。根据此特点结合蕨类植物的生长过程进行了蕨类植物生长的模拟。结果表明，人工神经网络的模拟结果是完全符合蕨类植物的生长的，可有效的应用于蕨类植物的生长预测。

关键词：人工神经网络；蕨类植物；MATLAB应用 一 人工神经网络的基本特征

1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。

3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经

人工神经网络评价法 第一节 思想和原理

在当今社会，面临许许多多的选择或决策问题。人们通过分析各种影响因素，建立相应的数学模型，通过求解最优解来得到最佳方案。由于数学模型有较强的条件限制，导致得出的最佳方案与现实有较大误差。只有重新对各种因素进行分析，重新建立模型，这样存在许多重复的工作，而且以前的一些经验性的知识不能得到充分利用。为了解决这些问题，人们提出模拟人脑的神经网络工作原理，建立能够“学习”的模型，并能将经验性知识积累和充分利用，从而使求出的最佳解与实际值之间的误差最小化。通常把这种解决问题的方法称之为人工神经网络（Artificial Neural Network）。

人工神经网络主要是由大量与自然神经细胞类似的人工神经元互联而成的网络。各种实验与研究表明：人类的大脑中存在着由巨量神经元细胞结合而成的神经网络，而且神经元之间以某种形式相互联系。人工神经网络的工作原理大致模拟人脑的工作原理，它主要根据所提供的数据，通过学习和训练，找出输入与输出之间的内在联系，从而求取问题的解。人工神经网络反映了人脑功能的基本特性，但并不是生物神经系统的逼真描述，只是一定层次和程度上的模仿和简化。强调大量神经元之间的协同作用和通过学习的方法解决问题是

第4 4卷第8期2 0 1 3年8月

东北

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4 J 4 ( 8 ): 1 3 3 - 1 3 7Au g . 2 01 3

J o u r n a l o f No r t h e a s t Ag r i c u l t u r i a U n i v e r s i t y

网络出版时间 2 0 1 3— 8— 1 9 1 6: 4 1: 0 0

【 U R L] h t t p:// w w w . c n k i . n e t/ k c m s/ d e t a i l/ 2 3 . 1 3 9 1 . S . 2 0 1 3 0 8 1 9 . 1 6 4 1 . 0 1 3 . h t m l

基于改进 B P神经网络的价格预测模型研究孙红敏，吴静婷，李晓明(东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨 1 5 0 0 3 0)

摘

要：人工神经网络是一种人工智能算法，具有强大功能，可任意逼近非线性连续函数。面对畜产品价格

变化的复杂因素，文章运用MA T L A B实现各种 B P神经网络的设计和训练，利用改进的神经网络算法即在权值中引入动量项，输入层至隐含层的传递函数采用 S型曲线，隐含层至输出层的传递函数采用线性函数，对东北地区畜

基于人工神经网络的MATLAB手写数字识别系统 一、函数MouseDraw实现手写识别系统GUI界面的建立和鼠标手写的实现。（使用时保存为MouseDraw.m)

function MouseDraw(action)

% MouseDraw 本例展示如何以Handle Graphics来设定滑鼠事件 % (MouseDraw Events)的反应指令(Callbacks) % 本程序在鼠标移动非常快时，不会造成画“断线” % global不能传矩阵

global InitialX InitialY FigHandle hb2 hb3 hb4 count hb5 hb6 hb7 count='E:\\im.jpg'; imSize = 50;

if nargin == 0, action = 'start'; end

switch(action)

%%开启图形视窗 case 'start', FigHandle = figure('WindowButtonDownFcn','MouseDraw down','DeleteFcn','save bpnet');

axis([1 imSize 1 imSize]); % 设定图轴范围%