基于文化算法优化的神经网络预测问题研究附matlab代码

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⛄ 内容介绍

人工神经网络是人们对生物神经系统的模拟,是由大量的处理单元(神经元)互相连接而成的网络,人工神经网络虽然并没有完全真实地反映大脑的功能,但它能够对生物神经网络进行某种抽象,简化和模拟,在经济系统预测方面具有较大的优势.误差反向传播网络(NN网络)是人工神经网络模型的一种,它被大量运用在经济学的预测问题上,并已取得了辉煌的成果.

⛄ 部分代码

function data=JustLoad()

data=load('NNDat.mat');

Inputs=data.Inputs';

Targets=data.Targets';

Targets=Targets(:,1);

nSample=size(Inputs,1);

% Shuffle Data

S=randperm(nSample);

Inputs=Inputs(S,:);

Targets=Targets(S,:);

% Train Data

pTrain=0.75;

nTrain=round(pTrain*nSample);

TrainInputs=Inputs(1:nTrain,:);

TrainTargets=Targets(1:nTrain,:);

% Test Data

TestInputs=Inputs(nTrain+1:end,:);

TestTargets=Targets(nTrain+1:end,:);

% Export

data.TrainInputs=TrainInputs;

data.TrainTargets=TrainTargets;

data.TestInputs=TestInputs;

data.TestTargets=TestTargets;

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

​[1]李亚伟. 基于神经网络的智能预测系统研究与开发[D]. 北方工业大学.

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