第12章 神经网络预测法
如何利用神经网络进行预测分析(Ⅰ)
神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接的数学模型，可以用来进行复杂的数据处理和预测分析。
利用神经网络进行预测分析是一种常见的应用，可以用于股票价格预测、天气预测、人口增长预测等多个领域。
本文将探讨如何利用神经网络进行预测分析，并介绍一些常用的方法和技巧。
1. 数据收集在利用神经网络进行预测分析之前，首先需要收集相关的数据。
数据可以来自各种渠道，如历史数据、实时数据、传感器数据等。
例如，如果要预测股票价格，可以收集历史的股票交易数据；如果要预测天气，可以收集气象局的观测数据。
数据的质量和数量对预测结果有很大的影响，因此在收集数据时需要尽量确保数据的完整性和准确性。
2. 数据预处理在收集到数据后，需要对数据进行预处理以便神经网络进行分析。
数据预处理包括数据清洗、数据标准化、数据归一化等步骤。
数据清洗是指去除数据中的噪声和异常值，以确保数据的质量；数据标准化是指将数据按照一定的规则进行转换，使得数据具有统一的尺度和分布；数据归一化是指将数据按照一定的比例进行缩放，以便神经网络更好地学习和训练。
3. 神经网络模型选择选择合适的神经网络模型是进行预测分析的关键一步。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
不同的神经网络模型适用于不同的预测分析任务，需要根据具体的问题选择合适的模型。
例如，对于时间序列数据的预测分析，循环神经网络通常是一个较好的选择；对于图像识别和语音识别等任务，卷积神经网络通常是更合适的模型。
4. 数据分割和训练在选择了合适的神经网络模型之后，需要将数据分割成训练集和测试集，并对神经网络进行训练。
训练集用于训练神经网络模型，测试集用于评估模型的性能。
在训练神经网络时，需要选择合适的优化算法和损失函数，以使得神经网络能够更好地拟合数据并进行预测分析。
5. 参数调整和模型评估在训练神经网络模型过程中，需要对模型的参数进行调整，并对模型的性能进行评估。
参数调整包括学习率的选择、隐藏层节点数的选择等。
神经网络预测法总结80页PPT
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
33、如果惧怕前面跌宕的山岩，生命 就永远 只能是 死水一 潭。 34、当你眼泪忍不住要流出来的时候 ，睁大 眼睛， 千万别 眨眼!你会看到 世界由 清晰变 模糊的 全过程 ，心会 在你泪 水落下 的那一 刻变得 清澈明 晰。盐 。注定 要融化 的，也 许是用 眼泪的 方式。
35、不要以为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。
Matlab中的神经网络预测方法
Matlab中的神经网络预测方法引言神经网络是一种模拟人脑神经元的计算模型，通过构建输入层、隐藏层和输出层之间的连接，可以对复杂的非线性问题进行建模和预测。
在Matlab中，有丰富的神经网络工具箱，提供了多种神经网络预测方法和算法。
本文将介绍一些常用的神经网络预测方法，并说明其在Matlab中的实现原理和应用场景。
一、前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最常见的神经网络模型，也是最基本的一种。
其模型结构包括输入层、隐藏层和输出层，信号在网络中只能向前传播，不会回流。
前馈神经网络使用反向传播算法进行训练，通过不断调整连接权值和阈值来提高网络的预测能力。
在Matlab中，可以使用feedforwardnet函数创建前馈神经网络模型。
该函数的输入参数包括隐藏层节点数、训练算法和激活函数等。
例如，以下代码创建一个具有10个隐藏层节点的前馈神经网络模型：```matlabnet = feedforwardnet(10);```创建好的神经网络模型可以通过train函数进行训练，如下所示：```matlabnet = train(net, X, Y);```其中X和Y为训练数据的输入和输出。
训练完成后，可以使用sim函数对新的数据进行预测，如下所示：```matlabY_pred = sim(net, X_pred);```Y_pred为预测结果，X_pred为待预测的输入数据。
二、递归神经网络（Recurrent Neural Network）递归神经网络是另一种常见的神经网络模型，不同于前馈神经网络，递归神经网络允许信号在网络中进行循环传播，使得模型可以处理序列数据和时间序列数据。
递归神经网络拥有记忆功能，可以通过上一时刻的输出来影响当前时刻的输出。
在Matlab中，可以使用narnet函数创建递归神经网络模型。
该函数的输入参数包括隐藏层节点数、训练算法和激活函数等。
神经网络预测法
12.1.3 BP神经网络过程
1．BP网络的结构
BP网络是一种单向传播的多层前向网络，具有三层或三层以 上的神经网络，包括输入层、中间层(隐层)和输入层。上下 层之间实现全连接，每一层神经元之间无连接。
输入层
隐层
输出层
整理课件
4
2．传递函数或激活函数
一般输入层和隐层的传递函数是S形函数（logsig）：
国内贷款 0.3684 0.3541 0.1176 0.4274 -0.0649 0.2077 0.2175 0.2340 -0.1785 0.9792 -0.4979
住宅销售额 0.5677 0.2616 0.2983 0.0965 0.3185 0.4722 -0.0675 0.1267 -0.4295 0.7275 -0.1880
如此反复迭代，就得到对未来一段时期的预测值。
整理课件
首页
11
12.2 BP神经网络的MATLAB函数
1．数据的预处理和后处理
数据的预处理和后处理是有效训练神经网络的关键步骤， 直接影响到训练后神经网络的性能。常见的方法是将原 始数据进行归一化处理，即通过一定的线性变换将输入 和输出数据统一限制在[0，1]或[-1，1]区间内。
格式：net=newff(PR，SN，TF，BTF，BLF，PF)； 说明：PR：表示由每组输入（共P组）元素的最大值和最小值
组成的P×2维矩阵；或用函数minmax(P)表示； SN：表示网络隐含层和输出层神经元的个数； TF：表示网络隐含层和输出层的传递函数，tansig（默认），
logsig，purelin； BTF：表示网络的训练函数。普通训练traingdm：需设定
住宅销售额 办公楼销售额
232.02
基于人工神经网络的预测算法研究
基于人工神经网络的预测算法研究人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模拟人脑神经系统工作原理的计算模型，它通过大量的神经元单元之间的连接和相应的加权值，模拟人脑神经元之间的信息传递和处理过程。
基于人工神经网络的预测算法利用这一模型，通过对已有数据进行学习和训练，来预测未来的数据走势和趋势。
本文将围绕基于人工神经网络的预测算法进行研究，讨论其原理、应用、优势和局限性。
首先，我们来介绍基于人工神经网络的预测算法的原理。
人工神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以包含多层。
每个神经元接收来自上一层的输入，并通过加权值和激活函数对输入进行处理，然后将结果传递给下一层。
在预测问题中，输入层通常表示历史数据特征，而输出层表示预测结果。
通过在训练过程中调整神经网络的连接权重，以及选择合适的激活函数和网络结构，使网络能够对输入与输出之间的关系进行建模和预测。
基于人工神经网络的预测算法在多个领域都有广泛的应用。
例如，它可以应用于金融市场预测，通过学习历史行情数据，来预测未来股票价格的走势；它也可以应用于气象预测，通过学习气象观测数据，来预测未来天气的变化；此外，它还可以应用于交通流量预测、销售预测、疾病预测等领域。
基于人工神经网络的预测算法可以为决策提供参考和辅助，帮助人们做出更准确的预测和计划。
相比于传统的统计分析方法，基于人工神经网络的预测算法具有一些优势。
首先，它可以处理非线性关系，而传统方法通常只能处理线性关系；其次，它可以自动学习和提取特征，无需过多人工干预；此外，它对于噪声和缺失数据具有一定的容错性，能够处理部分数据缺失的情况。
因此，基于人工神经网络的预测算法在处理复杂、非线性的预测问题时表现出色。
然而，基于人工神经网络的预测算法也存在一些局限性。
首先，神经网络的训练过程较为耗时，特别是在大规模数据集上进行训练时；其次，网络结构和参数的选择对预测结果的影响较大，需要进行一定的调试和优化；此外，神经网络的黑盒特性使得其内部的判断过程难以解释和理解，缺乏可解释性。
神经网络预测时间序列
神经网络预测时间序列如何作预测?理想方法是利用已知数据建立一系列准则,用于一般条件下预测,实际上由于系统的复杂性而不太可能,如股票市场预测。
另一种途径是假设一次观测中过去、未来值之间存在联系。
其中一种选择是发现一个函数,当过去观测值作为输入时,给出未来值作为输出。
这个模型是由神经网络来实现的。
1.2 神经网络预测时间序列(1) 简单描述在时间序列预测中,前馈网络是最常使用的网络。
在这种情形下,从数学角度看,网络成为输入输出的非线性函数。
记一个时间序列为}{n x ,进行其预测可用下式描述:),,(1+-1-+=m n n n k n x x x f x (1)时间序列预测方法即是用神经网络来拟合函数)(⋅f ,然后预测未来值。
(2) 网络参数和网络大小用于预测的神经网络性质与网络参数和大小均有关。
网络结构包括神经元数目、隐含层数目与连接方式等,对一个给定结构来说, 训练过程就是调整参数以获得近似基本联系,误差定义为均方根误差,训练过程可视为一个优化问题。
在大多数的神经网络研究中,决定多少输入与隐层单元数的定量规则问题目前尚未有好的进展,近有的是一些通用指导:首先, 为使网络成为一个完全通用的映射,必须至少有一个隐层。
1989年证明一个隐层的网可逼近闭区间内任意一个连续函数。
其次,网络结构要尽可能紧致,即满足要求的最小网络最好。
实际上,通常从小网络开始。
逐步增加隐层数目。
同样输入元数目也是类似处理。
(3) 数据和预测精度通常把可用的时间序列数据分为两部分:训练数据和检验数据。
训练数据一般多于检验数据两倍。
检验过程有三种方式:短期预测精度的检验。
用检验数据作为输入,输出与下一个时间序列点作比较,误差统计估计了其精度。
长期预测中迭代一步预测。
以一个矢量作为输入,输出作为下一个输入矢量的一部分,递归向前传播。
直接多步预测。
即用1+-1-m n n n x x x ,,直接进行预测,输出k n x +的预测值,其中1>k 。
神经网络预测法
Step2 • 利用样本计算网络输出，得到误差
Step3
• 利用误差反向计算每一层旳sensitivty， 更新权值和阈值。直到误差满足精度 要求。
BP网络学习算法旳改善
▪ BP算法缺陷小结
➢ 易形成局部极小而得不到全局最优； ➢ 训练次数多使得学习效率低，收敛速度慢； ➢ 隐节点旳选用缺乏理论指导； ➢ 训练时学习新样本有遗忘旧样本旳趋势。
w eight
af(W,p)
期望输出 t=1---苹果 t=0---香蕉
有导师旳学习
期望输出（向量）
训练样本：{ p 1 ,t 1 } { p 2 ,t 2 } { p Q , t Q }
输入（向量）
基本思想：
对样本对（输入和期望输出）进行学习；将样本旳输 入送至神经网络，计算得到实际输出；若实际输出与 期望输出之间旳误差不满足精度要求，则调整权值W
2、创建/训练BP神经网络: newff, train 创建前需要拟定网络旳构造：
隐层数
含一种隐层旳MLP网络能够以任意精度逼近任何有理函数。 在设计BP网络时，应优先考虑3层BP网络（即有1个隐层）， 靠增长隐层节点数来取得较低旳误差。
隐层节点数 拟定隐层节点数旳最基本原则：在满足精度要求旳前提
BP神经网络旳Matlab工具箱函数
2、BP神经网络训练函数:
函数train用于训练已经创建好旳BP神经网络，其调 用格式为：
[net, tr, Y, E] = train(net, P, T)
训练前旳网络，
newff产生旳BP
网络
P：输入矩阵，每行相应于一种样本旳输入向量
T：输出矩阵，每行相应于该样本旳期望输出
下取尽量少旳隐层节点数。最佳隐层神经元个数可参照如下 公式：
神经网络预测方法
(4)神经网络的预测方法神经网络(Neural Network)是由许多并行的、高度相关的计算处理单元组成，这些单元类似生物神经系统的神经元。
虽然单个的神经元的结构十分简单，但是，由大量神经元相互连接所构成的神经元系统所实现的行为是十分丰富的。
与其它方法相比，神经网络具有并行计算和白适应的学习能力㈤。
神经网络系统是一个非线性动力学系统计算系统。
神经网络模型有许多种类，经常使用的有BP网络、RBF网络、Hopfield网络、Kohonen网络、BAM网络等等，近年又出现了神经网络与模糊方法、遗传算法相结合的趋势。
浚方法已在交通流预测中得到了应用。
在交通流预测中应用最早使用最多的是反传BP网络。
应用神经网络进行交通流预测的步骤如下：第一步，根据实际情况，选择适当的网络结构作为预测工具，根据已确定的预测因子和被预测量，决定网络的输入和输出，进而决定网络的结构(网络各层次的节点数)第二步，准备样本数据和样本的规范化处理，样本分为训练样本和检验样本；第三步，利用训练样本是对网络进行训练和学习；第四步，利用检验样本对网络训练结构进行检验，验证网络的泛化能力；第五步，用训练好的网络，根据已知的数据进行实际预测。
与传统的预测方法相比，神经网络的预测方法的预测精度要好一些。
这主要是得益于神经网络自身的特点。
神经网络擅长描述具有较强非线性、难于用精确数学模型表达的复杂系统的特性，并且具有自适应能力。
由于神经网络算法是离线学习，在线预测，所以几乎没有延时，实时性很好。
此外，神经网络对预测因子的选择也较为灵活，任何认为与待预测交通流量有关的数据均可纳入输入向量中。
但是，神经网络也有一些弱点，主要表现在以下几个方面：三、由于使用大量的样本进行训练，所以神经网络的学习训练过程收敛较慢，容易产生“过度学习”的情况，陷入对样本值的机械记忆而降低了泛化能力。
因此，应用神经网络目前很难做到在线学习，只能将学习与预测分离成两个阶段(一个离线、一个在线)来完成。
如何使用人工神经网络算法进行预测
如何使用人工神经网络算法进行预测人工神经网络算法是一种模拟人脑神经网络功能的数学模型，它可以用于处理非线性系统、进行分类和预测等多种任务。
在预测方面，人工神经网络算法已经被广泛应用于股票市场、气象预报、交通流量等领域。
本文将从设计神经网络、收集数据、训练模型和预测结果等几个方面介绍如何使用人工神经网络算法进行预测。
一、设计神经网络设计一个合适的神经网络结构是进行预测的关键。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络、反馈神经网络和卷积神经网络等。
其中，前馈神经网络最为常见，也是最简单的一种神经网络。
它的结构类似于一个多层感知机，由输入层、隐层和输出层构成。
隐层的数量和每层的神经元数量需要根据具体任务来确定。
除此之外，还需要选择合适的激活函数、损失函数和优化算法。
激活函数用于计算神经元的输出值，损失函数用于衡量预测结果与真实结果的差距，优化算法用于更新神经网络中的权重和偏置。
二、收集数据在进行预测前，需要收集和整理相关的数据。
数据可以来源于公开的数据集，也可以通过爬虫程序从网站等来源中获取。
在收集数据时，需要注意数据的质量和完整性。
如果数据中存在缺失值、异常值或者噪声数据，需要进行数据清洗和处理，保证数据的准确性和可靠性。
三、训练模型在数据收集完毕后，需要将数据分为训练集和测试集。
通常情况下，将数据集的70%作为训练集，30%作为测试集。
训练集用于训练神经网络模型，测试集用于测试模型的预测效果。
在训练模型时，需要选择合适的超参数。
超参数包括学习率、批次大小、迭代次数等。
不同的超参数对模型的预测效果有较大的影响，需要通过交叉验证等方法进行优化。
四、预测结果在训练完神经网络模型后，可以使用该模型进行预测。
对于时间序列预测或者连续数值预测等场景，需要使用递归预测的方法。
具体来说，就是将预测结果作为下一个时间步的输入进行预测，直到预测预期的时间步数。
需要注意的是，预测结果只是一种可能的情况，而不是一定的结果。
在实际预测中，需要结合主观判断和其他因素考虑预测结果的可靠性和可行性。
如何解释神经网络的预测结果
如何解释神经网络的预测结果神经网络作为一种强大的机器学习模型，已经在各个领域展现出了惊人的预测能力。
然而，当我们使用神经网络进行预测时，往往会面临一个问题：如何解释神经网络的预测结果？在本文中，我将探讨这个问题，并提出一些解释神经网络预测结果的方法。
首先，我们需要明确一点：神经网络是一种黑盒模型。
这意味着，我们无法直接观察神经网络的内部工作方式，也无法直接理解它是如何得出预测结果的。
然而，这并不意味着我们无法解释神经网络的预测结果。
一种常见的解释神经网络预测结果的方法是特征重要性分析。
这种方法通过分析输入特征对预测结果的贡献程度，来解释神经网络的预测结果。
具体而言，我们可以使用一种叫做“特征重要性评估”的技术，来衡量每个输入特征对预测结果的影响。
通过这种方法，我们可以得出哪些特征对预测结果起到了关键作用，从而解释神经网络的预测结果。
另一种解释神经网络预测结果的方法是可视化神经网络的决策过程。
虽然我们无法直接观察神经网络的内部工作方式，但是我们可以通过可视化神经网络的决策过程，来理解它是如何得出预测结果的。
具体而言，我们可以使用一种叫做“激活热力图”的技术，来可视化神经网络在不同输入样本上的激活情况。
通过这种方法，我们可以看到神经网络在决策过程中关注的区域，从而解释神经网络的预测结果。
除了上述方法，还有一种解释神经网络预测结果的方法是使用对抗样本。
对抗样本是一种通过对输入样本进行微小的扰动，来改变神经网络的预测结果的技术。
通过使用对抗样本，我们可以观察到神经网络在不同输入样本上的预测结果变化情况，从而解释神经网络的预测结果。
需要注意的是，以上提到的方法并不是解释神经网络预测结果的唯一方法，还有其他一些方法可以用于解释神经网络的预测结果。
此外，这些方法也并非完美无缺，它们都有各自的局限性。
因此，在解释神经网络预测结果时，我们需要综合考虑多种方法，并根据具体情况选择合适的方法。
总结起来，虽然神经网络是一种黑盒模型，但我们仍然可以通过特征重要性分析、可视化神经网络的决策过程以及使用对抗样本等方法，来解释神经网络的预测结果。
神经网络中的时间序列预测模型详解
神经网络中的时间序列预测模型详解时间序列预测是一种重要的数据分析和预测方法，广泛应用于金融、交通、气象等领域。
神经网络作为一种强大的机器学习工具，在时间序列预测中也发挥着重要作用。
本文将详细介绍神经网络中的时间序列预测模型。
一、时间序列预测的基本概念时间序列是指按时间顺序排列的一组数据，具有时间相关性。
时间序列预测的目标是根据过去的观测值，预测未来的值。
常见的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
然而，这些传统方法在处理复杂的非线性时间序列时表现不佳，而神经网络能够更好地捕捉数据中的非线性关系。
二、前馈神经网络模型前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种最基本的神经网络模型，也是时间序列预测中常用的模型之一。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每个神经元与相邻层的神经元完全连接。
前馈神经网络通过学习输入和输出之间的映射关系，实现时间序列的预测。
在时间序列预测中，前馈神经网络通常使用滑动窗口的方式进行训练。
滑动窗口是指将时间序列划分为多个子序列，每个子序列包含固定长度的历史观测值作为输入，下一个观测值作为输出。
通过训练神经网络，使其能够根据历史观测值预测下一个观测值。
三、循环神经网络模型循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种具有记忆功能的神经网络模型，能够处理时间序列数据。
与前馈神经网络不同，循环神经网络在隐藏层之间引入了循环连接，使得网络能够保存过去的信息并传递到未来。
在时间序列预测中，循环神经网络通常使用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）或门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）作为隐藏层的组成单元。
这些单元通过门控机制来控制信息的流动，有效解决了传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。
四、卷积神经网络模型卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在图像处理领域取得巨大成功的神经网络模型，近年来也被应用于时间序列预测中。
利用神经网络进行模式识别和预测
利用神经网络进行模式识别和预测神经网络是一种借鉴人类神经系统工作原理设计的计算模型，它以其出色的模式识别和预测能力而备受瞩目。
在各个领域，神经网络都被广泛应用于模式识别和预测任务中。
模式识别是指根据输入数据的特征，将其归类到不同的类别中。
神经网络通过学习大量样本的特征，能够将具有相似特征的数据自动分类。
例如，在图像识别任务中，神经网络可以通过学习大量不同类别的图像样本，实现对新图像的自动分类。
这一能力对于许多领域具有重要意义，如人脸识别、医学图像分析和安全监控等。
预测是指根据过去的数据和模式，预测未来的趋势和结果。
神经网络通过学习大量历史数据的模式和规律，能够实现准确的预测。
例如，在股市预测任务中，神经网络可以通过学习股票市场的历史数据，预测未来某只股票的走势。
这种能力对于金融投资和经济决策具有重要的参考价值。
神经网络的模式识别和预测能力源于其多层、非线性的结构。
神经网络由若干个神经元组成的层级网络，每个神经元通过接收上一层神经元的输出，并通过非线性的激活函数进行计算和传递。
这样的设计使得神经网络能够处理复杂的输入数据，并学习其中的模式和规律。
在神经网络的训练过程中，需要使用大量的样本数据进行参数调整和模型优化。
通过不断迭代调整网络的权重和偏置，使得神经网络能够更好地拟合训练数据，并具有良好的泛化能力。
在模式识别任务中，训练数据的质量和数量对于神经网络的性能至关重要。
然而，神经网络也存在一些挑战和限制。
首先，神经网络的训练过程通常需要较长时间，特别是对于复杂的任务和大规模的数据集。
其次，神经网络的结构和参数需要合理的选择和调整，否则可能导致模型过拟合或欠拟合。
此外，神经网络的解释性相对较弱，难以解释其学习到的模式和决策过程。
尽管如此，神经网络仍然是一种强大的模式识别和预测工具，被广泛应用于各个领域。
随着技术的不断发展，神经网络的性能和应用领域将得到进一步拓展。
我们有理由相信，神经网络将在未来的模式识别和预测任务中发挥更加重要的作用。
神经网络预测
6.1 概述在众多的人工神经网络模型当中，Hopfield 网络和BP 网络是应用得比较广泛的神经网络模型，其在预测科学中有着重要的用途。
在此，我们简要探讨这两种模型。
6.1.1 Hopfield 神经网络简介Hopfield 神经网络的数学模型为⎪⎩⎪⎨⎧==++-=∑=N i u g V V T I R u t u C i i Nj jij i i i,,2,1)(d d 1 上述模型可以简化为如下形式：⎪⎩⎪⎨⎧==+=∑=N i u g V I V T t u C i i Nj ij ij i,,2,1)(d d 1 定义系统的能量函数为∑∑∑===--=N j Ni i i j i ij Ni I V V V T E 111,21可以证明：0d d ≤t E 且0d d =tV i 的充要条件是]13[0d d =t E，即系统的稳定平衡点就是函数E 的极小点。
因此该网络的运算过程实际上就是一个局部极小的寻优过程，目标函数就是该网络系统的能量函数。
6.1.2 BP 神经网络简介1.BP 算法的步骤如下：（1）初始化，选定合理的网络结构，置所有可调参数（权和阈值）为均匀分布的较小数值。
（2）对每个输入样本作如下计算：① 前向计算 对第l 层的j 单元∑=-=pi l i l ji l jn y n V 1)1()()()()(ω其中，)()1(n y l i -为前一层（)1(-l 层）的单元i 送来的工作信号（0=i 时置)()(,1)()()(0)1(0n n n y l j l j l θω=-=-），若单元j 的作用函数为Sigmoid 函数，则))(exp(11)()()(n v n y l j l j -+=且))(1)(())(()()(n y n y n V l j l j j j -=ϕ若神经元j 属于第1隐层（1=l ），则有)()()0(n x n y j j =若神经元j 属于输出层（L l =），则有)()()(),()()(n Q n d n e n Q n y j j j j L j -==②反向计算δ对输出单元))(1)(()()()()(n O n O n e n j j L j L j -=δ对隐单元∑++-=kl kj l k l j l j l j n n n y n y n )()()](1)[()()1()1()()()(ωδδ③按下式修正权值：)()()()1()1()()()(n y n n n l j l j l ji l ji -+=+ηδωω（3）1+=n n ，输出新的样本（或新一周期样本）直至∑∑=∈Nn Cj j n e N 12)(21达到预定要求。
BP神经网络预测模型
BP 神经网络模型 基本原理( 1) 神经网络的定义简介神经网络是由多个神经元组成的广泛互连的神经网络, 能够模拟生物神经系统真实世界及物体之间所做出的交互反应. 人工神经网络处理信息是通过信息样本对神经网络的训练, 使其具有人的大脑的记忆, 辨识能力, 完成名种信息处理功能. 它不需要任何先验公式, 就能从已有数据中自动地归纳规则, 获得这些数据的内在规律, 具有良好的自学习, 自适应, 联想记忆, 并行处理和非线性形转换的能力, 特别适合于因果关系复杂的非确定性推理, 判断, 识别和分类等问题. 对于任意一组随机的, 正态的数据, 都可以利用人工神经网络算法进行统计分析, 做出拟合和预测.基于误差反向传播(Back propagation)算法的多层前馈网络(Multiple-layer feedforward network, 简记为BP 网络), 是目前应用最成功和广泛的人工神经网络.( 2) BP 模型的基本原理[3]学习过程中由信号的正向传播与误差的逆向传播两个过程组成. 正向传播时, 模式作用于输入层, 经隐层处理后, 传入误差的逆向传播阶段, 将输出误差按某种子形式, 通过隐层向输入层逐层返回, 并“分摊”给各层的所有单元, 从而获得各层单元的参考误差或称误差信号, 以作为修改各单元权值的依据. 权值不断修改的过程, 也就是网络学习过程. 此过程一直进行到网络输出的误差准逐渐减少到可接受的程度或达到设定的学习次数为止. BP 网络模型包括其输入输出模型, 作用函数模型, 误差计算模型和自学习模型.BP 网络由输入层, 输出层以及一个或多个隐层节点互连而成的一种多层网,这种结构使多层前馈网络可在输入和输出间建立合适的线性或非线性关系, 又不致使网络输出限制在-1和1之间. 见图( 1) .O 1 O 2 O i O m输入层输出层 隐含层 …… …… ……( 大于等于一层) W (1)…W (L)( 3) BP 神经网络的训练BP 算法通过“训练”这一事件来得到这种输入, 输出间合适的线性或非线性关系. “训练”的过程可以分为向前传输和向后传输两个阶段：[1]向前传输阶段：①从样本集中取一个样本,i j P Q , 将i P 输入网络；②计算出误差测度1E 和实际输出(1)(2)()21(...((())...))L i L iO F F F PW W W =； ③对权重值L W W W ,...,)2()1(各做一次调整, 重复这个循环, 直到i E ε<∑.[2]向后传播阶段——误差传播阶段：①计算实际输出p O 与理想输出i Q 的差；②用输出层的误差调整输出层权矩阵； ③211()2mi ij ij j E Q O ==-∑； ④用此误差估计输出层的直接前导层的误差, 再用输出层前导层误差估计更前一层的误差. 如此获得所有其他各层的误差估计；⑤并用这些估计实现对权矩阵的修改. 形成将输出端表现出的误差沿着与输出信号相反的方向逐级向输出端传递的过程.网络关于整个样本集的误差测度：i iE E =∑几点说明:一般地，BP 网络的输入变量即为待分析系统的内生变量（影响因子或自变量）数，一般根据专业知识确定。
基于神经网络的智能预测算法研究和应用
基于神经网络的智能预测算法研究和应用近年来，随着科技的不断进步，神经网络技术也随之快速发展。
基于神经网络的智能预测算法在各个领域得到了广泛应用。
本文将探讨基于神经网络的智能预测算法在现实生活中的具体应用，以及其实现的原理和方法。
一、神经网络简介神经网络是一种通过模拟人类脑部神经网络结构的计算系统，其基本单元是人工神经元。
神经网络具有学习、自适应、泛化等特点，在模式识别、数据挖掘、智能预测等领域拥有广泛应用。
二、基于神经网络的智能预测算法原理和方法基于神经网络的智能预测算法主要分为三个步骤：数据预处理、模型建立、预测结果分析。
首先，我们需要对源数据进行处理，包括数据质量检验，缺失值和异常值处理以及特征选择等。
接下来，我们需要根据处理后的数据建立神经网络模型。
建立神经网络模型的过程可以分为三步：确定网络结构、确定优化算法和选择激活函数。
最后，在完成模型的建立后，我们可以将其用于预测分析。
预测分析的结果通常包括两个方面：预测结果和误差分析。
三、基于神经网络的智能预测算法应用案例基于神经网络的智能预测算法在金融、环保、医疗、交通等领域均有广泛的应用。
以金融领域为例，基于神经网络的智能预测算法可以用于股票价格的预测、汇率的预测等。
通过对历史数据的学习和分析，神经网络模型可以对未来股票价格的变化趋势进行预测，并给出相应的买卖建议。
类似地，神经网络模型也可以用于预测汇率的波动情况，帮助投资者更好地把握市场机会。
在环保领域，基于神经网络的智能预测算法可以用于预测空气、水质等环境指标的变化趋势。
通过对历史数据的学习和分析，神经网络模型可以预测环境指标的日、周、月、年等不同时间尺度的数据，为环保部门或政府部门提供决策参考。
在医疗领域，基于神经网络的智能预测算法可以用于医学影像的识别和分析。
通过对大量的医学影像数据进行学习，神经网络模型可以自动判断影像是否存在病变和病变的程度，对医学诊断和治疗提供便利。
在交通领域，基于神经网络的智能预测算法可以用于交通流量的预测、信号控制优化等。
如何使用神经网络进行预测与分类
如何使用神经网络进行预测与分类神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它通过学习和训练，可以用于预测和分类问题。
在本文中，我们将探讨如何使用神经网络进行预测和分类，并介绍一些常用的技术和方法。
一、神经网络的基本原理神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号，并通过激活函数进行加权求和和非线性转换，最终输出结果。
神经网络的训练过程就是通过调整神经元之间的连接权重，使得网络能够更好地适应输入和输出之间的关系。
二、数据预处理在使用神经网络进行预测和分类之前，我们需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、特征选择和标准化等步骤。
数据清洗是为了去除异常值和缺失值，以减少对模型的干扰。
特征选择是为了选择对目标变量有重要影响的特征，以提高模型的预测能力。
标准化是为了将数据转化为相同的尺度，以便神经网络更好地学习和处理。
三、神经网络的结构设计神经网络的结构设计是决定模型性能的关键因素之一。
一般来说，神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收原始数据，隐藏层进行特征提取和转换，输出层给出最终的预测和分类结果。
隐藏层的数量和神经元的个数可以根据问题的复杂程度进行调整。
此外，选择合适的激活函数和损失函数也是很重要的。
四、神经网络的训练和优化神经网络的训练是通过反向传播算法来实现的。
反向传播算法通过计算损失函数的梯度，然后根据梯度来调整神经元之间的连接权重，以减小预测误差。
为了避免过拟合，我们可以使用正则化技术，如L1正则化和L2正则化。
此外，还可以使用一些优化算法，如随机梯度下降和Adam优化算法，来加速训练过程。
五、神经网络的预测与分类应用神经网络可以应用于各种预测和分类问题。
例如，可以使用神经网络来预测股票价格、销售额、气温等连续型数据。
在这种情况下，输出层通常是一个线性激活函数，如恒等函数。
另外，神经网络也可以用于分类问题，如图像分类、文本分类等。
在这种情况下，输出层通常是一个softmax函数，用于计算各个类别的概率。
神经网络模型预测流程
神经网络模型预测流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!神经网络模型预测流程一般包括以下步骤：1. 数据准备收集和整理数据集，确保数据的质量和完整性。
预测的神经网络方法
预测的神经网络方法用于时间序列分析的大多数方法，如勃克斯-詹金斯（Box-Jenkins ）方法均假设各变量之间是一种线性关系，这种局限性使其在实际应用过程中很难准确地进行分析和预测。
在过去的十多年中，一些学者注意到这种局限性并提出了一些非线性时间序列模型，如H. Tong 和K. S. Lim 提出的阈值自回归模型等，这些方法均属于模型驱动的方法，即首先辩识出各数据间的关系，然后再估计模型参数。
近年来，神经网络模型作为一种非线性模型被用来研究预测问题，由于其自身的特性，神经网络模型属于数据驱的方法。
目前，神经元网络模型已成功地应用于许多领域，诸如经济预测、财政分析、贷款抵押评估和矿产预测等许多经济领域。
将神经元网络应用于预测领域，总的来说有两种方式：直接预测和非直接预测。
1）直接预测这种方式是利用神经元网络的非线性特性去逼近一个时间序列或者一个时间序列的变型，通过神经元网络清晰的逻辑关系，利用过去时刻的值去表达未来时刻的值，即))(,),1(),(()1(~n t X t X t X t X --=+ θ利用神经元网络来研究预测问题，一个很大困难就在于如何确定网络的结构，具体地讲，就是如何确定隐层的节点数。
当隐层节点数太少时，预测的精度无法得到保证；太多时，网络在训练过程中又容易陷入局部极小点。
因此，在不减少网络性能的前提下，选择一个最佳的网络结构成为网络设计的关键。
不少学者在这方面进行了一些研究，提出了一些方法，从总体上看，这些方法可分为4类。
（1）特定方法采用这种方法时，分析设计人员通常对所要处理的问题有比较清晰的概念，网络的结构由过去的经验主观地来决定。
采用这种方法的一个理由是神经元网络具有较强的鲁棒性，即网络的性能通常不会受网络结构的影响。
然而，尽管神经元网络模型在某种程度上对某些问题具有很好的鲁棒性，但网络的结构通常会对网络的性能造成影响，这也是这种方法的缺陷。
（2）动态方法与特定方法不同，动态方法是在网络训练过程中根据系统误差动态地增加或减少网络隐层节点的数目，直到系统的误差不再改变为止。
bp神经网络预测原理
bp神经网络预测原理
BP神经网络是一种常见的前向人工神经网络，它主要用于解
决回归和分类问题。
其预测原理基于反向传播算法，该算法通过不断调整网络中连接权重来实现模型的训练和优化。
BP神经网络由输入层、隐藏层（可以有多个）和输出层组成。
每个层都由多个神经元节点构成，这些神经元通过加权和激活函数实现信息的传递与转换。
训练过程中，首先将输入数据通过输入层传递到隐藏层。
每个隐藏层的神经元根据输入和连接权重进行加权求和，并通过激活函数（如Sigmoid函数）映射到一个非线性输出。
这个输出
再传递到下一层的隐藏层，直至传递到输出层。
然后，将网络输出与实际值进行比较，计算误差。
接下来，反向传播算法根据误差大小调整连接权重，从输出层开始逐层向前调整。
调整过程使用梯度下降法，即根据误差关于权重的导数来更新权重，使误差逐步减小。
重复上述过程，直到网络输出的误差达到预定的精度要求或训练次数达到预定的上限。
此时，BP神经网络已经通过训练得
到了一组适应性较好的连接权重，可以用于预测新的输入数据。
通过上述预测原理，BP神经网络能够学习输入与输出之间的
复杂映射关系，实现对未知数据的预测。
然而，需要注意的是，在实际应用中，选择适当的网络结构和参数设置对BP神经网
络的预测性能至关重要。
基于神经网络的预测控制方法研究与应用
基于神经网络的预测控制方法研究与应用随着机器学习技术的不断发展，神经网络作为其中重要的一种技术已经得到了广泛的应用。
在控制领域，基于神经网络的预测控制方法也逐渐成为研究的热点。
本文旨在对基于神经网络的预测控制方法进行探讨，并介绍其在实际应用中的优势和发展趋势。
一、神经网络的基本概念和原理神经网络是指模拟人类大脑神经元之间相互连接的计算模型，其主要组成部分包括输入层、隐藏层以及输出层。
其中，输入层接收来自外界的输入信息，输出层则输出神经网络的计算结果，而隐藏层则负责对输入信息进行计算、处理和转换。
神经网络的训练过程基于反向传播算法，通过反复迭代，不断优化神经网络的权重和偏置，使得其预测结果与实际结果更加接近。
二、基于神经网络的预测控制方法基于神经网络的预测控制方法是一种模型预测控制方法，其基本思想是利用神经网络对物理系统进行建模，并通过神经网络对未来状态进行预测，从而制定相应的控制策略。
与传统的基于模型的预测控制方法相比，基于神经网络的方法具有以下特点：1.对非线性系统建模能力强由于神经网络能够处理非线性问题，因此基于神经网络的预测控制方法可以较好地适用于非线性系统，并能够对其进行较为准确的建模。
2.不需要精确的数学模型对于某些复杂的系统，其数学模型可能很难建立或者不够准确，此时传统的基于模型的方法就显得不够有效。
而基于神经网络的预测控制方法则不需要求解精确的数学模型，仅需要利用神经网络对系统进行学习和预测即可。
3.对环境变化和干扰具有强鲁棒性在实际控制中，系统往往受到各种环境变化和干扰的影响，因此在控制过程中需要具备一定的鲁棒性。
基于神经网络的预测控制方法通过不断学习和训练，能够对环境变化和干扰进行自适应调节，从而具有较强的鲁棒性。
三、基于神经网络的预测控制方法在实际应用中的优势1.在控制复杂系统方面具有独到优势由于基于神经网络的预测控制方法具有对非线性系统建模能力强、不需要精确的数学模型、对环境变化和干扰具有强鲁棒性等特点，在控制复杂系统方面具有独到优势。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
首页
格式：[P,T]=postmnmx(Pn，minp，maxp，Tn，mint，maxt) 说明：Postmnmx函数可将premnmx函数所归一化数据进行反 归一化处理 P=0.5*(Pn+1)*(maxp-minp)+minp T=0.5*(Tn+1)*(maxt-mint)+mint 将输入数据或目标数据转化为区间[0,1]的归一化处理公式为： Pn=(P-minp)／(maxp-minp) Tn=(T-mint)／(maxt-mint) 其对应的反归一化处理公式 P=Pn*（maxp-minp)+ minp T=Tn*（maxt-mint)+ mint
12.1.2 BP神经网络的基本原理
BP(Back-Propagation Network) 是一种多层网络的“逆 推”学习算法。其基本思想是: 学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播组成。 正向传播时，输入样本从输入层传入，经隐层逐层处理 后传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出不符，则转 向误差的反向传播阶段。 误差的反向传播是将输出误差以某种形势通过隐层向输 入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得 各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的 依据。 这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程 是周而复始地进行。权值不断调整的过程，也就是网络的学 习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以 接受的程度，或进行到预订的设定的学习次数为止。
正切S形函数（tansig）
1 e x f ( x) x 1 e
输出层的是线性函数，用purelin表示
3．模拟过程 网络通过对已知信息的反复学习训练，运用根据误差 来逐步调整与改变神经元连接权重和神经元阈值的方 法，使得相似的输入有相似的输出，从而达到处理信 息、模拟输入输出关系的目的。
格式： [Pn，minp，maxp]=premnmx(P) [Pn，minp，maxp，Tn，mint，maxt]=premnmx(P,T) 说明：premnmx函数用于对网络的输入数据或目标数 据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1，1]区间 内。归一化公式为： Pn=2*(P-minp)／(maxp-minp)-l Tn=2*(T-mint)／(maxt-mint)-l 其中，P为原始输入数据，maxp和minp分别是P中的最 大值和最小值，Pn为归一化后的输入数据。T是原始目 标数据，maxt和mint分别是T的最大值和最小值，Tn是 归一化后的目标数据。
X nmk f ( X n , X n1,, X nm )
用神经网络进行预测，即用神经网络通过一组数据点 X n , X n1 ,, X nm 来拟合函数f，得出未来n m k （k>1）时刻 数据的预测值。
首页
1．单步预测
当k=1时，且网络的所有输入数据都是时间序列的实际 观测值时所做的预测就是单步预测。 在进行预测时，把实际的时序观测值 X n , X n1,, X nm ，这 m个数据输入网络，输出是下一时刻的预测值X nm1 若要继续对 X nm2 的值进行预测，则用实际观测值X m 2 作为输入数据，得到预测值 X n
889.37 2367.77 1439.08
1845.97
1201.37 2486.77 2060.52
402.54
230.72 431.14 487.32
237.07
192.76 299.86 318.99
北京市房地产开发投资及销售额增长率
日期 2000 2001 2002 2003 2004
国内贷款 0.3684 0.3541
首页
12.3 案例分析 12.3.1 北京市房地产开发投资及销售分析 北京市1999年至2010年房地产开发投资的资金来源中 的国内贷款，与各种房屋类型销售额数据如表12-1所 示，进而计算出2000年至2010年各项指标的增长率， 数据如表12-2所示，试将住宅、办公楼、商业营业用 房的销售额增长率作为输入元素，国内贷款额增长率 作为目标函数，建立BP神经网络仿真模拟。
（1）读入样本、设定初始权值和阈值； （2）设定参数； （3）计算隐含层输出； （4）计算输出层输出； （5）计算输出值与期望值的误差； （6）判断误差是否小于设定值，是则结束； （7）调整隐层到输出层的权值和阈值； （8）调整输入层到隐层的权值和阈值； （9）返回计算隐含层输出。
首页
4．学习过程
382.77
586.86 549.96 676.92 841.42
716.53
789.16 1085.11 1739.94 1626.30
57.68
40.58 99.21 249.62 352.94
25.95
51.78 50.59 120.85 162.56
2007
2008 2009 2010
1063.21
住宅销售额 0.5677 0.2616
办公楼销售额 -0.2435 0.1754
商业营业用房销售额 -0.5839 1.0756
0.1176
0.4274 -0.0649 0.2077 0.2175 0.2340 -0.1785 0.9792 -0.4979
0.2983
0.0965 0.3185 0.4722 -0.0675 0.1267 -0.4295 0.7275 -0.1880
3．设定参数 net=init(net)；初始化网络权值和阈值（可不设定) net.trainparam.show=训练状态的显示幅度；（默认25） net.trainparam.lr=学习速率；（权值阈值的调整幅度） net.trainparam.mc=动量系数；（权阈值改变的重复度） net.trainparam.epochs=训练次数；（默认100） net.trainparam.goal=误差精度；（默认0） net.trainparam.time=训练秒数；（可不选）
-0.0679
-0.3516 0.8940 0.9227 0.3464 0.1315 -0.5566 0.6252 0.1225
0.7336
0.6908 -0.0233 0.8708 0.2965 0.3773 -0.2069 0.4419 0.0618
2005
2006 2007 2008 2009, X nm1
首页
2．多步预测
当k>l时，网络输入m个历史数据，输出 X nm1, X nm2 ,, X nmk 的预测值。多步预测用于股票价格预测误差较大。这 是因为在网络运行调整权值和阀值时，每次迭代都要 累加前一次k个预测值的误差，从而造成网络难以收 敛的情况，甚至导致网络发生振荡。
首页
12.2 BP神经网络的MATLAB函数 1．数据的预处理和后处理 数据的预处理和后处理是有效训练神经网络的关键步骤， 直接影响到训练后神经网络的性能。常见的方法是将原 始数据进行归一化处理，即通过一定的线性变换将输入 和输出数据统一限制在[0，1]或[-1，1]区间内。
利用premnmx或prestd函数可以对输入和目标数据集进 行归一化处理，使其落入[-1，1]区间。
12.1.3 BP神经网络过程
1．BP网络的结构
BP网络是一种单向传播的多层前向网络，具有三层或三层以 上的神经网络，包括输入层、中间层(隐层)和输入层。上下 层之间实现全连接，每一层神经元之间无连接。
输入层
隐层
输出层
2．传递函数或激活函数
一般输入层和隐层的传递函数是S形函数（logsig）：
1 f ( x) 1 e x
2.创建网络 （1）newff函数：用来建立一个前馈BP网络 格式：net=newff(PR，SN，TF，BTF，BLF，PF)； 说明：PR：表示由每组输入（共P组）元素的最大值和最小值 组成的P×2维矩阵；或用函数minmax(P)表示； SN：表示网络隐含层和输出层神经元的个数； TF：表示网络隐含层和输出层的传递函数，tansig（默认）， logsig，purelin； BTF：表示网络的训练函数。普通训练traingdm：需设定 学习速率、动量系数，快速训练trainlm(默认)： BLF：表示网络权值学习函数，learngdf(默认)； PF：表示网络性能函数，mse(默认)，网络输出和目标输出的 均方误差。
案例二： 中空保温玻璃的销售预测 MATLAB程序如下： clear p=[0.5677 -0.2435 -0.5839 0.2616 0.1754 1.0756 0.2983 -0.0679 0.7336 0.0965 -0.3516 0.6908 0.3185 0.8940 -0.0233 0.4722 0.9227 0.8708 -0.0675 0.3464 0.2965 0.1267 0.1315 0.3773 -0.4295 -0.5566 -0.2069 0.7275 0.6252 0.4419 -0.1880 0.1225 0.0618]'; t=[0.3684 0.3541 0.1176 0.4274 -0.0649 0.2077 0.2175 0.2340 -0.1785 0.9792 -0.4979];
北京市房地产开发投资及销售原始数据
日期 1999 2000 2001 国内贷款 165.22 238.82 340.30 住宅销售额 232.02 409.34 531.71 办公楼销售额 66.08 51.80 61.73 商业营业用房销售 额 7.62 4.25 12.46
2002
2003 2004 2005 2006
第12章 神经网络预测法 12.1 神经网络基本理论 12.2 BP神经网络的MATLAB函数 12.3 案例分析 12.3.1 北京市房地产开发投资及销售分析 12.3.2 深证综合指数预测
练习与提高（12）
12.1 神经网络基本理论 12.1.1 人工神经网络 人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)，是由大 量处理单元(神经元Neurons)广泛互连而成的网络,由分 布于若干层的节点组成。每个单节点都有自己的输入值、 权重、求和与激活函数以及输出值，在处理之前，数据 被分为训练数据集(Training Data set)和测试数据集 (Testing Data set)，然后将权重或输入，指派到第一层 的每一个节点。每次重复时，系统处理输入，并与实际 值相比较，得到度量后的误差，并反馈给系统，调整权 重。大多数情形下，调整后的权重都能更好地预测实际 值。当达到预定义的最小误差水平时，处理结束。