matlab論壇神經網路的經濟學應用

❶ 如何用matlab軟體實現神經網路應用

給你一個實抄例，希望通過該例襲子對實現神經網路應用有一定的了解。

%x,y分別為輸入和目標向量

x=1:5;

y=[639 646 642 624 652];

%創建一個前饋網路

net=newff(minmax(x),[20,1],{'tansig','purelin'});

%模擬未經訓練的網路net並畫圖

y1=sim(net,x);plot(x,y1,':');

%採用L-M優化演算法

net.trainFcn='trainlm';

%設置訓練演算法

net.trainParam.epochs=500;net.trainParam.goal=10^(-6);

%調用相應演算法訓練BP網路

[net,tr,yy]=train(net,x,y);

%對BP網路進行模擬

y1=sim(net,x);

%計算模擬誤差

E=y-y1;MSE=mse(E)

hold on

%繪制匹配結果曲線

figure;

plot(x,y1,'r*',x,y,'b--')

執行結果

❷ matlab 應用神經網路，網路訓練完畢如何進行模擬

訓練一般是train函數，模擬（預測）使用sim函數，比如說

y=sim(net,x)

net是你訓練好的網路，x是你的輸入。

❸ matlab中怎樣應用bp神經網路

用newff函數

❹ 來PDF的《面向MATLAB工具箱的神經網路理論與應用》第三版，要PDF，在線等

在網路文庫裡面搜索下載就可以了

❺ matlab編程 BP神經網路 預測經濟數據

P=[];『輸入，開盤價，最高價，最低價，收盤價成交量依次5天的數據』
T=[];』輸出，即回第二日的收盤答』
net=newff(minmax(P),[7,1],,'traingdx');
net.trainParam.epochs=1000; 『最大訓練次數，根據需要可自行調節』
net.trainParam.goal=0.01; 『誤差』
net.trainParam.lr=0.01; 『學習率』
net=train(net,P,T); 『訓練網路』
test=[];『待預測數據輸入』
out=sim(net,test); 『模擬預測』
我的這個程序沒有進行初始化，你還需要先將數據進行初始化後才能算。

❻ matlab神經網路目前有什麼具體的實際應用

人工神經網路研究目前主要分兩類：理論研究和應用研究。
理論研究方面，①回利用神經生理與認知科答學研究人類思維以及智能機理；②利用神經基礎理論的研究成果，用數理方法探索功能更加完善、性能更加優越的神經網路模型，深入研究網路演算法和性能。開發新的網路數理理論，如神經網路動力學、非線性神經場等等
應用研究方面，①神經網路的軟體模擬和硬體實現的研究；②神經網路在各個領域中應用的研究。如，模式識別、信號處理、專家系統、機器人控制等等

❼ 求：MATLAB神經網路模擬與應用免費下載地址

全是收費的。

❽ Matlab 神經網路的應用有哪些

1、回歸預測 2、分類

❾ 神經網路研究與應用這塊用python好還是matlab

兩者或許無所謂好與壞。只要自己喜歡用，那就是好的，但是目前代碼數量來看，可以學習的源代碼MATLAB有非常多的源碼。最重要的是，MATLAB里有神經網路工具箱，有可視化界面更容易調整參數。若果你是需要使用神經網路去完成某些數據分析,而你的數據又不是很多，那麼建議你使用matlab,裡面有已經搭建好的工具箱,非常齊全。

若果你對神經網路已經熟悉是,是打算投入應用,而且你的數據很大,那麼根據你所需要的神經網路,用C或其他你認為性能好的語言,針對你的問題重新編一個演算法,也不會花很大功夫。這樣既省了自己的時間，又讓自己輕松學習。總結來說，不論你學什麼，用什麼路徑去學總是會達到想要的目的，但是重要的是在於學習的過程。

❿ 神經網路研究與應用這塊用python好還是matlab

若果你是需要使用神經網路去完成某些數據分析,而你的數據又不是很多(只有幾專萬個樣本或十幾萬屬個本樣),那麼建議你使用matlab,裡面有已經搭建好的工具箱,非常齊全(神經網路很多種,而且又有不同的學習演算法,和是否正則化等等).
若果你只是想學習演算法,那麼也是matlab較好,一來語法簡單,二來網上的資料比較好找.

若果你對神經網路已經熟悉是,是打算投入應用,而且你的數據很大,那麼根據你所需要的神經網路,用C或其他你認為性能好的語言,針對你的問題重新編一個演算法,也不會花很大功夫.