基于BP神经网络预测模型指南

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价格预测模型

[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价格预测模型。

[关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化

一、引言

自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20

世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。

二、影响因素

刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。

三、模型构建

1.模型选择：BP网络具有理论上能逼近任意非线性函数的能力，将输入模式映射到输出模式，只需用已知的模式训练网络，通过学习，网络就有了这种映射能力。

2.样本数据归一化：在训练前，对数据进行归一化处理，把输入向量和输出向量的取值范围都归一到[0，1]。

3.BP网络设计：采用单隐层的BP网络进行预测，由于输入样本为5维的输入向量，因此输入层一共有5个神经元，中间层取20个神经元，输出层一个神经元（即黄金价格），网络为5*20*1的结构。中间层的传递函数为S型正切函数，输出层为S型对数函数。

中间层的神经元个数很难确定，测试时分别对12，15，20个数进行测试，寻找误差最小的。

4.网络训练:训练次数epochs5000,训练目标goal 0.001

对30个样本数据进行训练，经过1818次的训练，目标误差达到要求，如图2所示：

5.网络测试：

神经元个数为20个时误差最小，此时网络的仿真结果如图3所示，预测精度80%以上，效果满意。

四、结论

在对1976年～2006年的影响国际黄金价格的五种因素的数据进行归一化处理后，用M ATLAB建立的BP神经网络预测模型进行预测，达到了很好的效果。

国际黄金的长期价格受到许多因素的影响，本文只是对道琼斯工业指数等影响因素诸如分析，来预测长期的国际金价。还有其他因素，如国际油价，局部政治因素等，如果考虑进去，预测精度会进一步提高。

参考文献：

[1]徐优丽:基于神经网络的物流需求预测.浙江树人大学学报, 2008(01):56～58

[2]刘曙光胡再勇:黄金价格的长期决定因素稳定性分析.世界经济研究,2008(02):35～41

基于BP神经网络的中国铁矿石需求量预测

来源：国土资源情报作者：郭娟发布时间：2009.03.04

摘要：铁矿石作为国民经济发展的基础原料之一，在我国目前工业化全面发展的时期，正处于高消耗的状态首先，本文根据历年我国铁矿石的产量和进口量，对我国铁矿石的需求量进行了估算；然后运用Matlab工具，对铁矿石的需求量进行分析模拟，建立了神经网络模型；最后，对中国未来铁矿石需求进行了初步预测预测表明，中国铁矿石需求将在2012--2015年达到高峰期。

关键词：铁矿石需求量神经网络高峰

一、引言

伴随我国工业化、城镇化进程的不断推进，钢铁F业迅速发展，国民经济对钢铁的需求量不断增加，相应地对铁矿石需求量也在大幅上升，从而给我国铁矿石的生产带来了巨大的压力。为了满足铁矿石消费量持续增长的需求，我国铁矿石产量一路飘升，从1978年到2007年，铁矿石产量从1.18亿吨增长到了7.07亿吨，增长了5倍。2007年我国铁矿石产量占世界铁矿石总产量的20%，是世界上最大的铁矿石生产国。但是，铁矿石产量增长仍远远跟不上需求的增长。继2003年我国铁矿石进口量（1.48亿吨）超越日本、欧盟成为全球最大的铁矿石进口国后，进口铁矿占全球海运贸易量的比例不断加大。1978--2007年的30年间，中国进口铁矿石从802.02万吨增长到3.83亿吨，翻了45倍。

二、BP神经网络概述

神经网络是20世纪40年代新兴起来的一种预决策技术，因其具有极强的非线性动态处理能力，强大的自适应、自学习功能而被广泛应用于不同领域。在众多神经网络中，BP神经网络是最具代表性和应用最为广泛的一种网络模型[1]，其功能也发展得最全面和完整，因此本文运用BP神经网络的方法建立铁矿石需求模型，并利用该模型对铁矿石需求量进行预测。

BP神经网络是误差反向传播的多层前馈网络，它可以任意精度逼近任意的连续函数，主要应用于非线性建模函数逼近模式分类等力面。BP神经网络由输人层、隐含层、输出层组成。以带一个隐含层的BP神经网络为例，网络的一般结构见图1。在BP神经网络中，信号由输人单向传至输出，且同一层的神经元之间互不传递信号[2]。每个神经元与相邻层的所有神经元相连。某一层的神经元的输出值通过连接权系数的加强或抑制传输到下一层的神经元。除了输入层外，每一神经元的输人为前一层所有神经元之输出值的加权和。图2给出了一个基本的BP神经元模型，它具有R个输入，每个输入都通过一个适当的权值、与神经元相连，神经元的输出可表示成[3]：

三、铁矿石需求量的BP神经网络预测模型的建立和Matlab实现

1989年Robert Hecht--Nielson证明了对于任何在闭区间的一个连续函数都可以用一个隐含层的BP网络来逼近，因而一个3层的BP网络可以完成任意的N维到M维的映射，所以本文采用3层BP神经网络。

1．样本数据处理

对铁矿石的消费量，我们用国产原矿产量加净进口量来估算，由于我国铁矿石基本没有对外出口，铁矿石消费量约等于国产原矿产量加进口量的总和。本文铁矿石消费量按65%成品矿

计量，我国进口铁矿石品位多数在65%左右，折合为成品矿换算系数是1。而国产原矿品位一般在35%左右，按品位折合为成品矿时，换算系数约为0.5。1981--2007年我国铁矿石消费量计算结果见表1。

2.BP网络结构设计

输入层：根据铁矿石产量数据的特点以及我国进行5年规划的惯例，选择输入层神经元个数为5。即用1981--1985年的国内铁矿石需求量作为网络的输人，1986年的国内铁矿石需求量作为输出，依此类推，就得到22组数据。

输出层：由于输出的结果只有一个指标，即铁矿石需求量，因此取输出节点数为1。

隐含层：理论分析表明,具有单隐层的前向网络可以以任意精度映射任何的连续函数，本研究选用只有一个隐层的前向网络，而对于隐含层节点数使用经验公式s≥k×m/(m+n)来确定[5]。其中：m为输入层节点数，取5；n为输出层节点数，取1；k为学习样本个数，取22。由此可以计算出网络隐含层节点数为19个。

传递函数：一个神经网络，如果第一层是S型函数，而第二层是线形函数，就可以用来模拟任何函数（必须是连续有界的）。因此，确定隐含层传递函数为S型函数“tansig"，输出层传递函数为线形函数“purelin”。

训练函数：为了确定最快捷准确的训练函数，本文采用比较法来确定。利用Matlab中常用的训练函数训练网络，得到不同函数的训练结果，最终确定采用,Levenberg Marquart算法，如表2所示。

从表2中可以看出，trainlm（）函数的迭代次数最少，收敛精度最高，故采用Levenberg Marquart算法是最为快速和精确的。

3.BP网络建立及训练

利用Matlab中的神经网络工具箱，可方便地直接在Matlab中调用相关函数实现BP网络模型的学习、训练、拟合及预测（仿真）过程。具体步骤为：

第一步，数据归一化。为了在Matlab中计算的方便，在网络建立之前，需要对数据的大小进行归一化处理。本文采用的是[-1,1]归一化，利用Matlab工具箱中的Premnmx（）函数把数据归一化为单位方差和零均值，这相当于把原始数据看成服从正态分布。

第二步，建立网络。数据归一化后，通过newff（）函数并使用选定的训练函数trainlm （），生成了一个前馈的5-19-1的二层BP神经网络。

第三步，训练网络。通过train（）函数对已生成的网络进行学习训练，学习步长设为200个周期，目标误差设为0.001，学习速度设为0.05并每隔20步显示一次结果。训练结果表明，训练从第三个周期开始，误差小于目标误差，误差平方和的均值为0.000281，此时停止训练。

第四步，网络仿真模拟及数据还原。将经过归一化处理过的样本数据带人已训练的网络进行仿真模拟，此过程通过Matlab工具箱中的sim（）函数来实现。最后将运算结果通过Postmnmx （）函数进行反归一化处理，从而得到有效的预测值。

4.BP网络模型检验

把1981--2007年的中国铁矿石消费量数据带人已训练好的模型，通过仿真模拟和数据的反归一化处理，可以得到1986--2007年铁矿石需求量的预测值，（见表3）。从表中可以看出，误差百分比小于6%的有19项，占86.36%；大于6%的有2项，占13.64%。说明铁矿石需求预测的神经网络模型误差很小，该模型的泛化能力较好，模拟的结果比较可靠。

四、铁矿石需求量的BP神经网络预测分析

把2003--2007年中国铁矿石消费量的实际数据作为训练好的神经网络的输人，得到2008年需求量预测值。将2004--2007年实际数据以及2008年的预测结果作为输入，得到2009年预测值，依此类推，可以得到2008--2015年中国铁矿石需求量的预测结果，如表4所示。从表中可以看出，中国铁矿石需求量2008--2011年持续上升，2008年为78854万吨，2010年为86713万吨。2012--2015年中国铁矿石需求量进人高峰阶段，为87828万--90379万吨。

图3是中国铁矿石需求预测模型的真实值和预测曲线图，从图中可以看出，运用BP神经网络仿真的效果十分理想，训练后的BP网络能很好地逼近给定的目标函数。从图3中同时可以

看出，2008--2011年未来4年中国铁矿石需求呈上升趋势，但增幅将会下降；2012--2015年进人铁矿石需求高峰阶段，铁矿石需求趋于平缓。预测结果中2012--2015年我国铁矿石需求出现小幅波动，这主要是由于受美国次贷危机的影响世界经济出现下滑，我国经济受世界经济的影响所致。

五、结论

本文的应用研究主要是以1981--2007年铁矿石消费量的数据为基础，运用BP神经网络建立预测模型，并结合Matlab提供的神经网络工具箱对算法进行实现。经过对历年铁矿石消费量的分析，合理地设计了BP神经网络的结构。同时，通过比较Matlab中神经网络训练函数的训练步数、收敛精度及误差，反复训练确定了最佳的BP神经网络训练函数，合理地确定了最优的铁矿石需求量BP网络模型，取得了一定的定量分析结果。从预测结果可以得出，我国铁矿石需求量2008--2011年将持续上升，但增长幅度放缓，2012--2015年进人铁矿石需求高峰阶段。

参考文献

[1]赵志勇等．基于MATLAB的BP神经网络计算铁矿产品成本.河北理工学院学报，2003(4):78--79

[2]Dennis Olson,Charles Mossman.Neural Network Forecasts of Canadian Stock Returns Using Accounting Ratios.International Journal of

Forecasting,2003(8):453--465

[3]飞思科技产品研发中心.MATLAB6.5辅助神经网络分析与设计.北京：中国统计出版社，2003,1，64--69

[4]国家统计局．中国统计年鉴，北京：中国统计出版社，2007

[5]高宁，邵陆寿.基于MATLAB的BP神经网络在农作物虫情测预报中的应用．计算机与农业，2003(7):16--18

BP神经网络预测的matlab代码

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=[ 0 0.1386 0.2197 0.2773 0.3219 0.3584 0.3892 0.4159 0.4394 0.4605 0.4796 0.4970 0.5278 0.5545 0.5991 0.6089 0.6182 0.6271 0.6356 0.6438 0.6516

0.6592 0.6664 0.6735 0.7222 0.7275 0.7327 0.7378 0.7427 0.7475 0.7522 0.7568 0.7613 0.7657 0.7700] T=[0.4455 0.323 0.4116 0.3255 0.4486 0.2999 0.4926 0.2249 0.4893 0.2357 0.4866 0.2249 0.4819 0.2217 0.4997 0.2269 0.5027 0.217 0.5155 0.1918 0.5058 0.2395 0.4541 0.2408 0.4054 0.2701 0.3942 0.3316 0.2197 0.2963 0.5576 0.1061 0.4956 0.267 0.5126 0.2238 0.5314 0.2083 0.5191 0.208 0.5133 0.1848 0.5089 0.242 0.4812 0.2129 0.4927 0.287 0.4832 0.2742 0.5969 0.2403 0.5056 0.2173 0.5364 0.1994 0.5278 0.2015 0.5164 0.2239 0.4489 0.2404 0.4869 0.2963 0.4898 0.1987 0.5075 0.2917 0.4943 0.2902 ] threshold=[0 1] net=newff(threshold,[11,2],{'tansig','logsig'},'trainlm');

基于BP神经网络预测模型指南

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价格预测模型 [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价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。 二、影响因素 刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。 三、模型构建

BP神经网络实验 Matlab

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： XXXXXX2010090

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、实验要求 按照下面的要求操作，然后分析不同操作后网络输出结果。 1）可修改学习因子 2）可任意指定隐单元层数 3）可任意指定输入层、隐含层、输出层的单元数 4）可指定最大允许误差ε 5）可输入学习样本（增加样本） 6）可存储训练后的网络各神经元之间的连接权值矩阵； 7）修改训练后的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。 三、实验原理 1 明确BP神经网络算法的基本思想如下： 在BPNN中，后向传播是一种学习算法，体现为BPNN的训练过程，该过程是需要教师指导的；前馈型网络是一种结构，体现为BPNN的网络构架 反向传播算法通过迭代处理的方式，不断地调整连接神经元的网络权重，使得最终输出结果和预期结果的误差最小 BPNN是一种典型的神经网络，广泛应用于各种分类系统，它也包括了训练和使用两个阶段。由于训练阶段是BPNN能够投入使用的基础和前提，而使用阶段本身是一个非常简单的过程，也就是给出输入，BPNN会根据已经训练好的参数进行运算，得到输出结果 2 明确BP神经网络算法步骤和流程如下： 1初始化网络权值 2由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 3计算新的连接权及阀值， 4选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。

用matlab编BP神经网络预测程序加一个优秀程序

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.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW{2,1} layerbias=net_1.b{2} % 设置训练参数 net_1.trainParam.show = 50; net_1.trainParam.lr = 0.05; net_1.trainParam.mc = 0.9; net_1.trainParam.epochs = 10000; net_1.trainParam.goal = 1e-3; % 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络 [net_1,tr]=train(net_1,P,T); % 对BP 网络进行仿真 A = sim(net_1,P); % 计算仿真误差 E = T - A; MSE=mse(E) x=[。。。]';%测试 sim(net_1,x) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 不可能啊我2009 28对初学神经网络者的小提示

第二步：掌握如下算法: 2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第8章的第十节：“最小二乘法”。 3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，Simon Haykin著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社，Richard O. Duda等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）。 4.ART(自适应谐振理论),该算法的最通俗易懂的读物就是《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）的第15和16章。若看理论分析较费劲可直接编程实现一下16.2.7节的ART1算法小节中的算法. 4.BP算法,初学者若对误差反传的分析过程理解吃力可先跳过理论分析和证明的内容,直接利用最后的学习规则编个小程序并测试,建议看《机器学习》(机械工业出版社，Tom M. Mitchell著，中英文都有）的第4章和《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）的第11章。 BP神经网络Matlab实例（1） 分类：Matlab实例 采用Matlab工具箱函数建立神经网络，对一些基本的神经网络参数进行了说明，深入了解参考Matlab帮助文档。 % 例1 采用动量梯度下降算法训练BP 网络。 % 训练样本定义如下： % 输入矢量为 % p =[-1 -2 3 1 % -1 1 5 -3] % 目标矢量为t = [-1 -1 1 1] close all clear clc % --------------------------------------------------------------- % NEWFF——生成一个新的前向神经网络,函数格式： % net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) takes, % PR -- R x 2 matrix of min and max values for R input elements % （对于R维输入，PR是一个R x 2 的矩阵，每一行是相应输入的

BP神经网络matlab源程序代码

close all clear echo on clc % 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; ... 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292 0.6488;0.5673 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130; ... 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654; 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567; ... 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673;0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976; ... 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 0.6269;0.5567 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274; ... 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274 0.6301;0.5976 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803; ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668;0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896; ... 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497]; % T为目标矢量 T=[0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094]; % Ptest为测试输入矢量 Ptest=[0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094;0.6668 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722; ... 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722 0.9096]; % Ttest为测试目标矢量 Ttest=[0.8722 0.9096 1.0000]; % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P'),[12,1],{'logsig','purelin'},'traingdm'); % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 5000; net.trainParam.goal = 0.001; % 调用TRAINGDM算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P',T); % 对BP网络进行仿真 A=sim(net,P'); figure; plot((1993:2007),T,'-*',(1993:2007),A,'-o'); title('网络的实际输出和仿真输出结果，*为真实值，o为预测值'); xlabel('年份'); ylabel('客运量'); % 对BP网络进行测试 A1=sim(net,Ptest');

基于Bp神经网络的股票预测

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神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且，利用搭建起的BP神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。 【abstract] Stock analysis and forecasting is a complex field of study. The paper will make research on stock prediction model based on the analysis of historical data, using BP neural network and technical analysis theory. At the same time, making in-depth theoretical analysis and empirical studies on the short-term closing price forecasts of single stock. Secondly, making research on the model and structure of BP neural network, learning rules, weights of BP algorithm and so on, building a stock short-term forecasting model based on the BP neural network, related with the model of neural network and the ability of generalization. Moreover, using system of multiple-input single-output and single hidden layer, to forecast the sixth day price by BP neural network forecasting model structured. The network of training is chosen BP algorithm of traingdx, while making optimization on the node numbers of the hidden layer by several attempts. Thereby resolve effectively the problem of it. 【关键词】BP神经网络股票预测分析 1．引言 股票市场是一个不稳定的非线性动态变化的复杂系统，股价的变动受众多因素的影响。影响股价的因素可简单地分为两类，一类是公司基本面的因素，另一类是股票技术面的因素，虽然股票的价值是公司未来现金流的折现，由公司的基本面所决定，但是由于公司基本面的数据更新时间慢，且很多时候并不能客观反映公司的实际状况，采用适当数学模型就能在一定

BP神经网络matlab实例

神经网络Matlab p=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 net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.epochs=100000; net.trainParam.goal=1e-5; [net,tr]=train(net ,pn,tn); %调用TRAINGDM算法训练BP网络 pnew=pnew1'; pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp); anewn=sim(net,pnewn); %对BP网络进行仿真 anew=postmnmx(anewn,mint,maxt); %还原数据 y=anew'; 1、BP网络构建 （1）生成BP网络 = net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF (,[1 2...],{ 1 2...},,,) R?维矩阵。 PR：由R维的输入样本最小最大值构成的2

S S SNl：各层的神经元个数。 [1 2...] TF TF TFNl：各层的神经元传递函数。 { 1 2...} BTF：训练用函数的名称。 （2）网络训练 = [,,,,,] (,,,,,,) net tr Y E Pf Af train net P T Pi Ai VV TV （3）网络仿真 = [,,,,] (,,,,) Y Pf Af E perf sim net P Pi Ai T {'tansig','purelin'},'trainrp' BP网络的训练函数 训练方法训练函数 梯度下降法traingd 有动量的梯度下降法traingdm 自适应lr梯度下降法traingda 自适应lr动量梯度下降法traingdx 弹性梯度下降法trainrp Fletcher-Reeves共轭梯度法traincgf Ploak-Ribiere共轭梯度法traincgp Powell-Beale共轭梯度法traincgb 量化共轭梯度法trainscg 拟牛顿算法trainbfg 一步正割算法trainoss Levenberg-Marquardt trainlm

BP神经网络的预测理论的及程序 学习

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，当我们给定一个输入， 网络就会计算出一个相应的输出。 2、网络结构神经网络一般有一个输入层，多个隐层，和一个输出层。隐层并非越多越好。如下图所示： 神经网络工具箱几乎 MATLAB 12.2 Matlab 神经网络工具箱 BP 网络和涵盖了所有的神经网络的基本常用模型，如感知器、nntool nftool,nctool,nprtool,nntraintool 和等。它由RBFNN 函数逼近和数据拟合、信息处理和预测、神经网组成。主要应用于

在实际应用中，针对具体的问题，首先络控制和故障诊断等领域。．需要分析利用神经网络来解决问题的性质，然后依据问题的特点，提取训练和测试数据样本，确定网络模型，最后通过对网络进行训练、仿真等检验网络的性能是否满足要求。具体过程如下： (1)确定信息表达的方式，主要包括数据样本已知；数据样本之间相互关系不明确；输入/输出模式为连续的或离散的；数据样本的预处理；将数据样本分成训练样本和测试样本。 (2)网络模型的确定。确定选择何种神经网络以及网络层数。 (3)网络参数的选择，如输入输出神经元个数的确定，隐层神经元的个数等。 (4)训练模式的确定，包括选择合理的训练算法、确定合适的训练步数、指定适当的训练目标误差等 (5)网络测试，选择合理的样本对网络进行测试。 简单来讲就是三个步骤：建立网络(newXX)—训练网络(trainXX)—仿真网络(sim) 12.3 BP 神经网络的 Matlab 相关函数 BP 算法的基本思想：学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式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，此误差信号作为修正各单元权

求用matlab编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,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第章的第十节：“最小二乘法”。 .在第步的基础上看学习算法、和近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社， . 等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社， . 等著，中英文都有）。 (自适应谐振理论),该算法的最通俗易懂的读物就是《神经网络设计》（机械工业出版社， . 等著，中英文都有）的第和章。若看理论分析较费劲可直接编程实现一下节的算法小节中的算法. 算法,初学者若对误差反传的分析过程理解吃力可先跳过理论分析和证明的内容,直接利用最后的学习规则编个小程序并测试,建议看《机器学习》(机械工业出版社， . 著，中英文都有）的第章和《神经网络设计》（机械工业出版社， . 等著，中英文都有）的第章。 神经网络实例（） 分类：实例 采用工具箱函数建立神经网络，对一些基本的神经网络参数进行了说明，深入了解参考帮助文档。 例采用动量梯度下降算法训练网络。 训练样本定义如下： 输入矢量为 [ ] 目标矢量为[ ] ——生成一个新的前向神经网络,函数格式： (,[ ],{ }) , （对于维输入，是一个的矩阵，每一行是相应输入的边界值） 第层的维数 第层的传递函数, '' 反向传播网络的训练函数, '' 反向传播网络的权值阈值学习函数, ''

BP神经网络matlab源程序代码

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 2261;... 3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;... 4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;... 2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;... 2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;... 3489 3172 4568;3172 4568 4015;]'; %===========期望输出======= t=[4554 2928 3497 2261 6921 1391 3580 4451 2636 3471 3854 3556 2659 ... 4335 2882 4084 1999 2889 2175 2510 3409 3729 3489 3172 4568 4015 ... 3666]; ptest=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;... 3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;... 4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;... 2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;... 2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;... 3489 3172 4568;3172 4568 4015;4568 4015 3666]'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t); %将数据归一化 NodeNum1 =4; % 隐层第一层节点数 NodeNum2=7; % 隐层第二层节点数 TypeNum = 5; % 输出维数 TF1 = 'tansig';

BP神经网络预测代码

x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368

80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507

112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130756 131448

134480 135030 135770 136460 137510]'; % 该脚本用来做NAR神经网络预测 % 作者：Macer程 lag=3; % 自回归阶数 iinput=x; % x为原始序列（行向量） n=length(iinput); %准备输入和输出数据 inputs=zeros(lag,n-lag); for i=1:n-lag %绘制误差的自相关情况（20lags） figure, parcorr(errors) %绘制偏相关情况 %[h,pValue,stat,cValue]= lbqtest(errors) %Ljung－Box Q检验（20lags）figure,plotresponse(con2seq(targets),con2seq(yn)) %看预测的趋势与原趋势%figure, ploterrhist(errors) %误差直方图

BP神经网络matlab程序入门实例

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;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;]'; %期望输出 t=[4554292834972261692113913580445126363471385435562659... 4335288240841999288921752510340937293489317245684015... 3666]; ptest=[284528334488;283344884554;448845542928;455429283497;2928 34972261;... 349722616921;226169211391;692113913580;139135804451;35804451 2636;... 445126363471;263634713854;347138543556;385435562659;35562659 4335;... 265943352882;433528824084;433528821999;288219992889;19992889 2175;... 288921752510;217525103409;251034093729;340937293489;37293489 3172;... 348931724568;317245684015;456840153666]'; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%将数据归一化 NodeNum1=20;%隐层第一层节点数 NodeNum2=40;%隐层第二层节点数 TypeNum=1;%输出维数 TF1='tansig'; TF2='tansig'; TF3='tansig'; net=newff(minmax(pn),[NodeNum1,NodeNum2,TypeNum], {TF1TF2TF3},'traingdx'); %网络创建traingdm net.trainParam.show=50; net.trainParam.epochs=50000;%训练次数设置 net.trainParam.goal=1e-5;%训练所要达到的精度

bp神经网络MATLAB程序

%清空环境变量 clc clear %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'); save data1.mat b save data2.mat a load data1 load data2 %节点个数 inputnum=42; hiddennum=8; outputnum=1; %训练数据和预测数据 input_train=a(:,1:90); input_test=a(:,91:137); output_train=b(:,1:90); output_test=b(:,91:137); %将训练样本输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); %构建BP神经网络 net=newff(inputn,outputn,[20,12],{'tansig','purelin'},'traingdx'); net.trainParam.epochs=1000; net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.goal=0.00000001; %BP神经网络训练 net=train(net,inputn,outputn); %测试样本归一化 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); %BP神经网络预测 an=sim(net,inputn_test); %%网络得到数据反归一化 BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps); d=BPoutput>c figure(1) %plot(d,':og'); scatter(1:(137-90),d,'rx'); hold on; %plot(output_test,'-*'); scatter(1:(137-90),output_test,'o'); legend('预测输出','期望输出','fontsize',12); title('BP网络预测输出','fontsize',12); xlabel('样本','fontsize',12);

bp神经网络及matlab实现解析

bp神经网络及matlab实现 分类：算法学习2012-06-20 20:56 66399人阅读评论(28) 收藏举报网络matlab算法functionnetworkinput 本文主要内容包括：(1) 介绍神经网络基本原理，(2) https://www.wendangku.net/doc/0c12758482.html,实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在https://www.wendangku.net/doc/0c12758482.html,/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集： 有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。 一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。 如果你只想用C#或Matlab快速实现神经网络来解决你手头上的问题，或者已经了解神经网络基本原理，请直接跳到第二节——神经网络实现。 第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示：

图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为： 图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为： 若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ]

BP神经网络预测实例

%% 清空环境变量 clc clear %% 训练数据预测数据 data=importdata('test.txt'); %从1到768间随机排序 k=rand(1,768); [m,n]=sort(k); %输入输出数据 input=data(:,1:8); output =data(:,9); %随机提取500个样本为训练样本，268个样本为预测样本input_train=input(n(1:500),:)'; output_train=output(n(1:500),:)'; input_test=input(n(501:768),:)'; output_test=output(n(501:768),:)'; %输入数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); %% BP网络训练 % %初始化网络结构 net=newff(inputn,output_train,10);

net.trainParam.epochs=1000; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.0000004; %% 网络训练 net=train(net,inputn,output_train); %% BP网络预测 %预测数据归一化 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); %网络预测输出 BPoutput=sim(net,inputn_test); %% 结果分析 %根据网络输出找出数据属于哪类 BPoutput(find(BPoutput<0.5))=0; BPoutput(find(BPoutput>=0.5))=1; %% 结果分析 %画出预测种类和实际种类的分类图 figure(1) plot(BPoutput,'og') hold on plot(output_test,'r*'); legend('预测类别','输出类别') title('BP网络预测分类与实际类别比对','fontsize',12)

BP神经网络程序

x1=rand(1,2000); x2=rand(1,2000); y1=x1.^2+x2.^2; input=[x1',x2']; output=[y1']; k=rand(1,2000); [m,n]=sort(k); input_train=input(n(1:1900),:)'; output_train=output(n(1:1900),:)'; input_test=input(n(1901:2000),:)'; output_test=output(n(1901:2000),:)'; %训练数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); %BP神经网络的构建 net=newff(inputn,outputn,5); %网络参数配置 net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.goal=0.00004; net.trainParam.lr=0.1; %BP神经网络训练 net=train(net,inputn,outputn); inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); %BP神经网络预测输出 An=sim(net,inputn_test); %输出结果反归一化 BPoutput=mapminmax('reverse',An,outputps); %网络预测结果图形 figure(1) plot(BPoutput,':or') hold on plot(output_test,'-*'); legend('预测输出','期望输出'); title('BP网络预测输出','fontsize',12); ylabel('函数输出','fontsize',12); xlabel('样本','fontsize',12); %网络预测误差图形 figure(2) error=[output_test]'-[BPoutput]'; plot(error,'-*')

BP神经网络预测代码

B P神经网络预测代码 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534

80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026

112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130756 131448 132129 132802

134480 135030 135770 136460 137510]'; % 该脚本用来做NAR预测 % 作者：Macer程 lag=3; % 自回归阶数 iinput=x; % x为原始序列（行向量） n=length(iinput); %准备输入和输出数据 inputs=zeros(lag,n-lag); for i=1:n-lag %绘制误差的自相关情况（20lags） figure, parcorr(errors) %绘制偏相关情况 %[h,pValue,stat,cValue]= lbqtest(errors) %Ljung－Box Q检验（20lags）figure,plotresponse(con2seq(targets),con2seq(yn)) %看预测的趋势与原趋势%figure, ploterrhist(errors) %误差直方图 %figure, plotperform(tr) %误差下降线

BP神经网络预测代码

B P神经网络预测代码 Revised as of 23 November 2020

x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534

80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026

112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130756 131448 132129 132802

134480 135030 135770 136460 137510]'; % 该脚本用来做NAR预测 % 作者：Macer程 lag=3; % 自回归阶数 iinput=x; % x为原始序列（行向量） n=length(iinput); %准备输入和输出数据 inputs=zeros(lag,n-lag); for i=1:n-lag %绘制误差的自相关情况（20lags） figure, parcorr(errors) %绘制偏相关情况 %[h,pValue,stat,cValue]= lbqtest(errors) %Ljung－Box Q检验（20lags）figure,plotresponse(con2seq(targets),con2seq(yn)) %看预测的趋势与原趋势%figure, ploterrhist(errors) %误差直方图 %figure, plotperform(tr) %误差下降线