说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

BP 网络 贝叶斯正则化算法 L-M 优化算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr 白噪声

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正 则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr BP

说明：matlab代码，实现神经网络中的BP算法-误差反向传播算法，用于分类，拟合和非线性系统建模等多种问题

bp神经-matlab BP-matlab

说明：曲线拟合多步预测，多个小波分解，VMD分解，神经网络集成，源代码。

曲线拟合多步预测 小波分解 VMD分解 神经网络集成

说明：不用工具箱的BP神经网络曲线拟合，做的时候老师不让用工具箱，大家自己看看吧

BP工具箱 bp曲线拟合 neural-fitting-curve bp_nn 曲线拟合-matlab

说明：计算加权加速度,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，基于分段非线性权重值的Pso算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，gmcalab 快速广义的形态分量分析，本程序的性能已经超过其他算法，鲁棒性好，性能优越，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

分段曲线拟合 BP-拟合 bp-pso

说明：BP神经网络的非线性系统建模--非线性函数的拟合:通过一个简单是二元二次函数，实现bps神经网络的非线性拟合，逼近真实值。

说明：bp神经网络拟合非线性函数,实现拟合的绝对误差在0~0.03，相对误差在0~0.02

说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，matlab开发工具箱中的支持向量机，主要是基于mtlab的程序，通过反复训练模板能有较高的识别率，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器。

贝叶斯工具箱

说明：1）网络结构为三层，隐层神经元个数自定，说明神经网络结构； 2）获取两组数据，一组作为训练集，一组作为测试集； 3）用训练集训练网络； 4）用测试集检验训练结果，并显示拟合结果。

神经网络拟合 BP神经网络算法