说明:分别用BP神经网络和RBF神经网络进行预测分析。首先读取数据样本,然后对样本进行随机排列,并分成训练样本和测试样本。由于每次运行,样本都是随机排列的,能够保证测试的有效性。
说明:PSO训练BP网络的matlab代码,下载后,加入输入输出样本即可运行。
说明:将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练,即优化网络中的连接权值和各项阈值。输入变量选择风速,风向角的余弦值及正弦值,输出变量选择风电功率。利用某风电场过去一年的实测数据作为训练样本,基于MATLAB编写PSO-BP算法进行风电功率预测。
说明:实现了对10个数字音的识别,UkgVUAD参数是机器学习的例程,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,对于初学者具有参考意义,JPzYKsj条件在matlab R2009b调试通过,通过反复训练模板能有较高的识别率。
说明:运用bp神经网络方法实现对8*16像素的手写体0~9数字识别的代码,列出了训练样本以及测试样本