matlab中bp神经网络的预测案例
如何建立模型预测老龄化趋势？
如何建立模型预测老龄化趋势？
用matlab做人口老龄化的预测，要根据你的数据特点来判断可以用那种预测分析比较合理。
一般可以用GM灰色模型，BP神经网络模型，Logistic模型等来预测。
matlab索引超出矩阵维度？
用size函数可以求矩阵维数，用reshape可以改变数据维数。如：gtgt a[1 2 34 5 67 8 9]gtgt size(a)ans 3 3说明矩阵a是3行3列的。gtgt reshape(a,1,9)ans 1 4 7 2 5 8 3 6 9可以讲数组a变成1行9列的。
神经网络的权向量怎么求？
每个神经元对应向量的一维，输入神经元对应输入向量，输出神经元对应输出向量。如果用MATLAB建立神经网络，则样本的形式为：矩阵的一列为一个样本，即一个输入向量。如果用BP神经网络，则使用newff函数。格式为：netnewff(PR,[S1 S2 ],{TF1 },BTF,BLF,PF），函数newff建立一个可训练的前馈网络。输入参数说明：
PR：Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值；
Si：第i层神经元个数；
TFi：第i层的传递函数，默认函数为tansig函数；
BTF：训练函数，默认函数为trainlm函数；
BLF：权值/阀值学习函数，默认函数为learngdm函数；
PF：性能函数，默认函数为mse函数。
matlab BP神经网络预测，求具体语句与解释？
输入样本为三维的14组：74.4614t14.6531t15.105799.3442t23.8062t22.5173111.7079t31.7883t28.1891113.9521t40.3188t31.0837123.7282t52.5572t33.5367140.9683t90.0568t34.1787177.021t117.301t48.4343185.316t142.1183t66.2793182.4217t146.2612t74.9982189.2367t158.0463t95.8563193.562t165.0463t113.3469196.562t173.8769t125.977191.3975t182.6399t140.7304190.0908t188.0822t153.9464输出为对应的一维的14组数（温度值）655674693712731769787821842860877900931967。想预测的样本为86.8801t18.5951t18.9039时的值（温度值）。必须要用BP神经网络。万分感谢！
训练次数为5000次，BP网络结构为3x20x1.
1、样本数据太少，用BP网络预测可能并非好选择。说不定用一般的回归分析效果更好。
2、要对Y进行预测，需要知道2015年的影响因素X1~X7才行吧？