基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏[摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金

BP神经网络预测的matlab代码附录5:BP神经网络预测的matlab代码: P=[ 00.13860.21970.27730.32190.35840.38920.41590.43940.46050.47960.49700.52780.55450.59910.60890.61820.62710.63560.64380.65160.65920.66640.6

计算智能实验报告实验名称：BP神经网络算法实验班级名称： 2010级软工三班专业：软件工程姓名：李XX学号： XXXXXX*******一、实验目的1）编程实现BP神经网络算法；2）探究BP算法中学习因子算法收敛趋势、收敛速度之间的关系；3）修改训练后BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果，理解神经网络分布存储等特点。二、

用matlab编程实现的基于BP神经网络的预测仿真

求用matlab编BP神经网络预测程序求一用matlab编的程序P=[。。。];输入T=[。。。];输出% 创建一个新的前向神经网络net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')% 当前输入层权值和阈值inputWeights=net_1.IW{1,1}inputbias=net_1

close allclearecho onclc% NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练% SIM——对 BP 神经网络进行仿真% 定义训练样本% P为输入矢量P=[0.7317 0.6790 0.5710 0.5673 0.5948;0.6790 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292; ...

基于神经网络的股票预测【摘要】:股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短

BP神经网络MATLAB实例(简单而经典)_2

神经网络Matlabp=p1';t=t1';[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %原始数据归一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx');%设置网络,建立相应的BP网络net.trainParam.show=2000; % 训练网络n

求用matlab编BP神经网络预测程序求一用matlab编的程序P=[。。。];输入T=[。。。];输出% 创建一个新的前向神经网络net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')% 当前输入层权值和阈值inputWeights=net_1.IW{1,1}inputbias=net_1

BP神经网络预测代码

12、智能算法12.1 人工神经网络 1、人工神经网络的原理假如我们只知道一些输入和相应的输出，但是不清楚这些输入和输出之间的具体关系是什么，我们可以把输入和输出之间的未知过程看成是一个“网络”,通过不断的网络输入和相应的输出进行“训练”（学习），网络根据输入和对应输出不断调整连接网络的权值，直到满足我们的目标要求，这样就训练好了一个神经网络，当我们给定一个

基于MATLAB的BP神经网络预测程序

求用编神经网络预测程序求一用编的程序[。。。];输入[。。。];输出创建一个新的前向神经网络((),[],{'',''},'')当前输入层权值和阈值{}{}当前网络层权值和阈值{}{}设置训练参数;;;;;调用算法训练网络[]();对网络进行仿真();计算仿真误差;()[。。。]'测试()不可能啊我对初学神经网络者的小提示第二步：掌握如下算法:.最小均方误差

BP神经网络matlab源程序代码）%******************************%学习程序%******************************%%======原始数据输入========p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497

BP神经网络预测 matlab源程序

x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 7636880671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 9754

认真品味，定会有收获。BP神经网络matlab源程序代码）%原始数据输入p=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;29283497 2261;...349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;...445

%清空环境变量clcclear%读取数据a=xlsread('F:\4.数据挖掘讲义—马景义\数据和程序\matlab\one-input.csv'); b=xlsread('F:\4.数据挖掘讲义—马景义\数据和程序\matlab\output.csv');c=xlsread('F:\4.数据挖掘讲义—马景义\数据和程序\matlab\c.csv');sa

用matlab编BP神经网络预测程序