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，将采用两种训练方法，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。

贝叶斯拟合 trainbr BP数据拟合 Trainlm data-fit-matlab

说明：bp神经网络实现预测，已经在鸢尾花数据集中验证过，拟合能力不错。

bp神经网络 鸢尾花数据 拟合能力 BP 神经网络

说明：用多层前向网络的BP算法拟合函数 1）网络结构为三层（输入层、1个隐层和输出层）；            2）获取两组数据，一组作为训练集，一组作为测试集；          ...

BP算法 BP多层 BP

说明：BP神经网络进行非线性拟合，进行系统建模。BP神经网络是一个黑箱子，通过数据建立一个空间映射关系。可以作为神经网络预测

神经网络-空间 bp-非线性拟合 BP预测 modeling-nonlinear MATLAB-BP-预测

说明：BP神经网络预测的算法，内含代码和数据。输入7维，输出1维，前面的35组数据进行训练，最后1组数据进行预测，曲线为神经网络的拟合效果。

神经网络 BP神经网络

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：BP神经网络的整个训练过程（从数据剔除，平滑处理，归一化，到构建训练网络，反归一化，你拟合作图）毕设课题作业，保证可用

神经网络 matlab数据处理 数据归一化 数据平滑 MATLAB归一化

说明：可直接计算得到多重分形谱,有较好的参考价值，外文资料里面的源代码，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含了阵列信号处理的常见算法，包括四元数的各种计算。

matlab 源码 模拟 过程 完整 处理 数据分析 可用

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。

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